MONITOR PAYROLL VOOR DE DOELGROEP
BANENAFSPRAAK EN NIEUW BESCHUT WERK

Paul de Hek
Kees Zandvliet
Arie-Jan van der Toorn
Elisa de Vleeschouwer
Aukje Smit

COLOFON

DIT IS EEN UITGAVE VAN
SEOR BV

© SEOR BV / ROTTERDAM, MEI 2021
Niets van deze uitgave mag op welke wijze dan ook worden verveelvoudigd zonder de voorafgaande toestemming van de uitgever en andere
auteursrechthebbenden. SEOR is niet aansprakelijk voor gegevens die door derden werden verstrekt.

MONITOR PAYROLL VOOR DE DOELGROEP BANENAFSPRAAK EN
NIEUW BESCHUT WERK

CONTACTPERSOON
Naam
Adres
Telefoon
Email

Paul de Hek
Marconistraat 16
3029 AK Rotterdam
06 – 4205 7423
dehek@seor.eur.nl

INHOUDSOPGAVE

1

2

3

4

5

INLEIDING

4

1.1

Doel van het onderzoek

4

1.2

Context

4

1.3

Beleidstheorie

6

1.4

Aanpak van het onderzoek

7

1.5

Leeswijzer van de rapportage

9

SAMENVATTING BEVINDINGEN

11

2.1

Inleiding

11

2.2

Arbeidsmarktpatronen van mensen met een arbeidsbeperking

11

2.3

Invloed van de WAB op driehoeksrelaties

14

2.4

Invloed van de WAB op arbeidsvoorwaarden, werkzekerheid, inkomen en inkomenszekerheid

16

MONITOR ARBEIDSMARKTPATRONEN

18

3.1

Inleiding

18

3.2

Gebruik van driehoeksrelaties

18

3.3

Arbeidsmarktpatronen

22

3.4

Brugfunctie naar regulier werk

25

3.5

Samenhang

28

INVLOED WAB - KWANTITATIEF

31

4.1

Inleiding

31

4.2

Samenhang tussen arbeidsmarktpatronen en de WAB

32

4.3

Invloed van de WAB op arbeidsmarktpatronen

34

INVLOED WAB - KWALITATIEF

43

5.1

Inleiding

43

5.2

Wel/niet payroll?

43

5.3

Perspectief publieke detacheerder

44

5.4

Perspectief private detacheerder

45

5.5

Perspectief inlener

46

5.6

Effecten op arbeidsvoorwaarden, werkzekerheid, inkomen en inkomenszekerheid

48

I

DATA

51

II

ONDERZOEKSMETHODEN

60

LITERATUURLIJST

62

1

INLEIDING

3
SEOR

1

INLEIDING

1.1

DOEL VAN HET ONDERZOEK

Het doel van de opdracht is tweeledig:
A) Monitoren van de arbeidsmarktpatronen van mensen met een arbeidsbeperking met een focus op het
gebruik van driehoeksrelaties.
B) Meten van de invloed van de payrollbepalingen in de WAB op de arbeidsmarktpatronen van mensen met
een arbeidsbeperking en inzicht in hoeverre de doelstelling van de WAB op het gebied van stabiel inkomen,
zekerheid van werk/duurzame plaatsing en het voorkomen van een drempel naar werk gerealiseerd worden.
De onderzoeksvragen zijn verder onderverdeeld in deelvragen:
A) Arbeidsmarktpatronen van mensen met een arbeidsbeperking
A1) Hoeveel mensen met een arbeidsbeperking zijn werkzaam in driehoeksrelaties en van welke soort
driehoeksrelatie maken ze gebruik?
A2) Wat is de instroom en uitstroom van mensen met een arbeidsbeperking in driehoeksrelaties en tussen
verschillende vormen van driehoeksrelaties en verschillende vormen van contracttypes?
A3) Wat is de samenhang tussen bovenstaande patronen en gecontroleerd voor conjuncturele invloeden?
B) Invloed WAB op de arbeidsmarktpatronen van mensen met een arbeidsbeperking
B1) Is er samenhang tussen de invoering van de WAB en de arbeidsmarktpatronen (A2)?
B2) In welke mate kunnen de arbeidsmarktpatronen worden toegeschreven aan de invoering van de WAB?
B3) Wat is de invloed van de payrollbepalingen in de WAB voor mensen met een arbeidsbeperking op het
gebied van:
➢
➢
➢
➢

1.2

Arbeidsvoorwaarden;
Zekerheid van werk;
De hoogte van de inkomens;
De stabiliteit van de inkomens.

CONTEXT

De regering beoogt een nieuwe balans te brengen in de verhouding tussen vaste en flexibele arbeid. Het wil
met de invoering van de Wet Arbeidsmarkt in Balans (WAB) een evenwicht brengen tussen zekerheid
enerzijds, en het creëren van kansen anderzijds.1 Het moet voor werkgevers aantrekkelijker worden om
werknemers een vast contract aan te bieden en voor werknemers met een flexibel contract moet meer
zekerheid en perspectief worden geschapen. Er worden in de WAB diverse maatregelen genomen om
bovenstaand doel te bereiken.
Werknemers met een vast contract hebben vaak betere arbeidsvoorwaarden en meer rechten dan
werknemers met een flexibel contract. Om de balans tussen vaste en flexibele arbeidsovereenkomsten te
verbeteren regelt de WAB dat de verschillen in kosten en risico’s tussen vaste en een flexibele contracten

1

VVD, CDA, D66 en CU, Regeerakkoord 2017-2019 ‘Vertrouwen in de toekomst’, p. 22.
4
SEOR

kleiner worden. Een onderdeel hiervan zijn verbeteringen in de rechtspositie en in de arbeidsvoorwaarden van
payrollwerknemers.
Payrollen is, samen met uitzenden en detacheren, een vorm van driehoeksrelatie (kader 1.1). Payroll wil
zeggen dat de werkgever zelf zijn werknemer werft (allocatiefunctie), maar deze niet zelf in dienst neemt. De
werknemer wordt vervolgens via een uitzend- of payrollbedrijf op basis van een uitzendovereenkomst
exclusief aan hem ter beschikking gesteld. Voor de WAB viel de payrollovereenkomst onder de regels van de
uitzendovereenkomst. Met de WAB zijn aparte regels gekomen voor payrollovereenkomsten (definitie) en
geldt het verlichte uitzendregime niet langer, met als doel concurrentie op arbeidsvoorwaarden middels
payrolling te voorkomen.
Kader 1.1

Definitie driehoeksrelatie

Een driehoeksrelatie wordt gedefinieerd als een relatie tussen drie partijen op de arbeidsmarkt: een arbeidskracht,
een intermediair en een opdrachtgever. Wanneer de intermediair betrokken blijft bij de relatie tussen werkgever
en werknemer na de match, spreken we van externe inhuur waaronder terbeschikkingstelling van arbeid. Binnen
terbeschikkingstelling van arbeid zijn er 4 vormen die verschillen op het niveau van de zeggingskracht van de
inlener/intermediair. Onderstaande tabel geeft deze vormen weer:
Vormen terbeschikkingstelling
Terbeschikkingstelling kan op elk
gewenst moment worden beëindigd
door de inlenende organisatie
Terbeschikkingstelling kan niet op elk
gewenst moment worden beëindigd
door de inlenende organisatie

Werving en selectie door de
intermediair

Werving en selectie door de inlenende
organisatie

Uitzenden

Payrollen

Detacheren

Combinatie detacheren en payrollen

Bron: De Beleidsonderzoekers, (2020), Driehoeksrelaties: De relatie met de Wet Allocatie Arbeidskrachten door
Intermediairs (Waadi) en de Wet Flexibiliteit en Zekerheid (Wfz).

Met de WAB krijgen payrollers minimaal dezelfde arbeidsvoorwaarden en dezelfde rechtspositie als
werknemers die in dienst zijn van het bedrijf, zoals een eventuele 13e maand, vakantiedagen, verlofregelingen,
scholingsregelingen, de ketenregeling van het bedrijf (bij een payrollovereenkomst geldt de cao voor
uitzendkrachten niet meer), recht op dezelfde doorbetaling van loon bij ziekte als werknemers in dienst van
het bedrijf.
Uitzondering op payrollregime voor mensen met arbeidsbeperking
Met de WAB zijn onder andere maatregelen getroffen om te voorkomen dat er bij payroll wordt geconcurreerd
op arbeidsvoorwaarden. Voor iedereen, dus ook voor mensen die alleen met ondersteuning de arbeidsmarkt
betreden, moet volgens het kabinet het beginsel van gelijke beloning gelden voor hetzelfde werk op dezelfde
werkvloer. Detachering en payrolling kunnen echter helpen om mensen uit de doelgroep banenafspraak en
nieuw beschut werk op een reguliere werkplek aan de slag te laten gaan en aan te sluiten bij de behoefte van
werkgevers. Werkgevers hebben belang bij een flexibel instrument waarbij de bureaucratie en extra
begeleiding worden georganiseerd door een detacheerder. KplusV (2020) concludeert bijvoorbeeld dat de
inzet op (publiek én privaat) detacheren bijdraagt aan arbeidstoeleiding van de doelgroep. In het onderzoek
wordt ook nagegaan welke typen detacheringsfaciliteit in meer of mindere mate bijdragen aan de beoogde
arbeidstoeleiding.2 De maatregelen bij payroll in het kader van de WAB zouden kunnen leiden tot een lagere
baankans voor mensen uit de doelgroep.
Om mensen met een arbeidsbeperking zekerheid en eenduidigheid van hun arbeidsvoorwaarden te kunnen
bieden, kan bij cao worden afgeweken van het payrollregime. Voor werknemers die werkzaam zijn in de (oude)
sociale werkvoorziening betekent dit dat de cao Wsw toegepast kan blijven worden. Deze werknemers hebben

2

KplusV (2020), Detacheren werkt! Eindrapport Verkenning detacheringsvarianten, onderzoek in opdracht van het Ministerie van
Sociale Zaken en Werkgelegenheid, KplusV, Arnhem, 31 maart.
5
SEOR

recht op arbeidsvoorwaarden van de cao Wsw, voor zover deze cao van toepassing is. Werknemers uit de
doelgroep banenafspraak en nieuw beschut werk zijn, vanwege het ontbreken van een cao beschut
werk/banenafspraak, niet opgenomen in de uitzondering op het payrollregime. De arbeidsvoorwaarden van
deze werknemers zijn in geval van payrolling conform de WAB. Maar ook voor deze groep is een uitzondering
bij cao mogelijk gemaakt. Deze uitzondering treedt in werking indien een cao wordt gesloten voor deze
doelgroep.3
Door de uitzondering op het payrollregime voor mensen in de (oude) sociale werkvoorziening ontstaat er ook
een verschil tussen deze Wsw’ers en de andere mensen in de doelgroep banenafspraak en nieuw beschut
werk. Voor de tweede groep zullen de mogelijke (negatieve) effecten op payrollrelaties naar verwachting
sterker zijn dan voor de eerste groep.

1.3

BELEIDSTHEORIE

Om goed zicht te krijgen op de effecten van de payrollmaatregelen op de doelgroep banenafspraak en nieuw
beschut werk, is het van belang om een duidelijk overzicht te hebben van de payrollmaatregelen binnen de
WAB, het beoogde doel en de verwachte effecten voor verschillende deelgroepen op de arbeidsmarkt.
Maatregelen
➢ Allereerst is er een definitie van payrollovereenkomsten opgenomen in de wet, waardoor payroll niet
langer onder het lichtere arbeidsrechtelijk regime van de uitzendovereenkomst valt.
➢ Payrollers krijgen dezelfde rechtspositie als werknemers die werken in dienst van de inlener.
➢ Daarnaast krijgen ze recht op dezelfde primaire en secundaire arbeidsvoorwaarden (salaris,
vakantiegeld, scholingsregelingen, verlofregelingen, prestatiebeloning, dertiende maand,
vakantiedagen en andere arbeidsvoorwaarden).
➢ Recht op een adequate pensioenregeling per 1 januari 2021.
Beoogd doel
➢ Meer zekerheid scheppen voor de payrollwerknemer.
➢ Voorkomen van concurrentie op arbeidsvoorwaarden door werkgevers en dat payrolling leidt tot
minder goede arbeidsvoorwaarden voor de payrollwerknemer.
➢ Het ontzorgende karakter van payroll behouden.
Verwachte (theoretische) effecten
➢ Voor een werkgever stijgen de kosten van een payrollovereenkomst, waardoor deze minder
aantrekkelijk wordt. Dit kan leiden tot een vermindering van het aantal payrollovereenkomsten.
➢ Voor werknemers wordt een payrollovereenkomst aantrekkelijker. Daarbij kan een duidelijke definitie
van payrolling in de wet ervoor zorgen dat werkgevers weten waar ze aan toe zijn, en eerder deze
overeenkomst aan durven te gaan. Dit kan een positief effect hebben op het aantal
payrollovereenkomsten.
➢ Daarnaast betekenen de payrollbepalingen voor organisaties uit de collectieve sector dat de eigen cao
moet worden toegepast. Wanneer een uitzend-cao niet langer kan worden toegepast neemt de
mogelijkheid tot het bieden van tijdelijke contracten af van 5,5 jaar tot 2 of 3 jaar. Dit kan aan de ene
kant leiden tot meer contractbeëindigingen, maar aan de andere kant ook tot meer vaste
dienstverbanden (in plaats van tijdelijke dienstverbanden).
Voor de doelgroep banenafspraak en nieuw beschut werk wordt gevreesd dat de payrollbepaling een negatief
effect zou kunnen hebben op de baankansen van deze groep.4 Deze groep heeft een kwetsbaardere positie
op de arbeidsmarkt en werkt vaak in flexibele arbeidsrelaties. Mogelijk zal het eerstgenoemde effect, een

3

Op 10 februari 2021 is er een akkoord gesloten over ‘Aan de Slag’, de eerste cao voor mensen met een arbeidsbeperking. De cao
geldt voor werknemers met een dienstverband bij een publieke organisatie die is belast met de uitvoering van de Participatiewet.
Wanneer de leden van de betrokken organisaties (VNG, Cedris en vakbonden) akkoord gaan, wordt de cao op 1 juli 2021 van kracht.

4

Zie Motie Nijkerken-de Haan c.s. over het effect van de payrollbepalingen op de doelgroep 'banenafspraak en beschut werk'
6
SEOR

verhoging van de kosten voor payrolling, voor de doelgroep overheersen, wat zou betekenen dat deze mensen
minder vaak worden aangenomen c.q. eerder worden ontslagen. Dit is een hypothese die we in deze studie
zullen toetsen.

1.4

AANPAK VAN HET ONDERZOEK

Onderzoekspopulatie
Het onderzoek richt zich op mensen met een arbeidsbeperking, die deel zijn van de doelgroep banenafspraak
of (nieuw) beschut werk. Het sociaal akkoord van 2013 bevatte onder andere de afspraak dat werkgevers zich
zouden inspannen om extra banen bij reguliere werkgevers te creëren voor mensen met een
arbeidsbeperking. Deze afspraak is vervolgens geformaliseerd in de ‘Wet banenafspraak en quotum
arbeidsbeperkten’, die op 1 mei 2015 van kracht werd. De extra banen zijn bedoeld voor mensen die niet
zelfstandig het wettelijk minimumloon kunnen verdienen. De doelgroep banenafspraak bestaat uit:
➢

Mensen die onder de Participatiewet vallen en die niet zelfstandig het wettelijk minimumloon kunnen
verdienen;

➢

(Voormalige) leerlingen uit het voortgezet speciaal onderwijs (vso) en praktijkonderwijs (pro) die zich
schriftelijk hebben aangemeld bij UWV;

➢

Mensen met een Wsw-indicatie (sociale werkvoorziening);

➢

Wajongers met arbeidsvermogen;

➢

Mensen met een Wiw-baan of ID-baan;

➢

Mensen met een medische beperking die is ontstaan voor hun 18e verjaardag of tijdens hun studie,
die werken, die zonder een voorziening geen WML (wettelijk minimumloon) kunnen verdienen, maar
met een voorziening wel.

Sinds de komst van de Participatiewet op 1 januari 2015 kunnen gemeenten beschut werk inzetten voor
mensen die uitsluitend mogelijkheden hebben om te werken in een dienstbetrekking in een beschutte
omgeving en onder aangepaste omstandigheden.5 Tot de doelgroep (nieuw) beschut werk behoren mensen
met arbeidsvermogen die (nog) niet in een reguliere baan kunnen werken, ook niet met extra begeleiding en
ondersteuning. Zij hebben uitsluitend in een beschutte omgeving onder aangepaste omstandigheden
mogelijkheden tot arbeidsparticipatie.
Data
Voor het in kaart brengen van de arbeidsmarktpatronen, en voor een deel van de effectmeting maken we
gebruik van microdata binnen de Remote Access-omgeving van het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS).
We gebruiken informatie over wie in het doelgroepregister vallen en over baangegevens van werknemers in
Nederland (Polisadministratie).
Op basis van informatie over arbeidscontracten (code voor de aard van de arbeidsverhouding) kan bepaald
worden of iemand een uitzendkracht is, werkt op basis van payrolling6 of een ‘reguliere’ baan heeft. Hierbij
definiëren we reguliere banen als alle banen van werknemers waarbij er geen sprake is van een
driehoeksrelatie.7 Detachering is niet in de wet gedefinieerd en de WAB brengt daar geen verandering in.
Arbeidsrechtelijk gezien, valt detacheren onder uitzenden. Ook in de CBS-microdata is detacheren geen aparte

5

Met de inwerkingtreding van de Participatiewet is per 1 januari 2015 de toegang tot de Wet sociale werkvoorziening (Wsw)
afgesloten voor nieuwe instroom.

6

Payrolling wordt vanaf 2017 als aparte categorie onderscheiden in de Polisadministratie. Het CBS gaf aan dat dit pas vanaf 2018
meer betrouwbare informatie oplevert, waardoor wij gekozen hebben om de data vanaf 2018 te gebruiken.

7

Dit zijn voor het overgrote deel banen waarin sprake is van een arbeidsovereenkomst. Dit is een overeenkomst, waarbij de ene
partij, de werknemer, zich verbindt in dienst van de andere partij, de werkgever, tegen loon gedurende zekere tijd arbeid te
verrichten. Verder zitten er nog een klein aantal mensen in een publiekrechtelijke aanstelling of een opting-in regeling.
7
SEOR

categorie, maar valt het onder uitzenden (zie kader 1.1). In dit onderzoek onderscheiden we dus twee soorten
driehoeksrelaties: payrollen en uitzenden (inclusief detacheren).
De verschillende soorten arbeidsrelaties die we hier onderscheiden, payroll, uitzend en reguliere baan,
bevatten zowel de contracten voor bepaalde als voor onbepaalde tijd.
Deze indeling in payroll, uitzend en reguliere baan kunnen we helaas niet maken voor mensen met een Wswindicatie. Een van de coderingen binnen de aard van de arbeidsverhouding is namelijk ‘Wet sociale
werkvoorziening (WSW)’. Dat betekent dat we van Wsw’ers die werken niet het soort arbeidsrelatie weten.
Op basis van de grondslagcodes in het doelgroepregister bepalen we tot welke subdoelgroep mensen
behoren. Regelmatig komt het voor dat personen in het doelgroepregister meer dan één grondslag hebben.
Om te bepalen in welke subdoelgroep mensen ingedeeld worden, gebruiken we een vertaaltabel die ook door
UWV gebruikt wordt om mensen in te delen (Tabel 1.1).
De personen in de Participatiewet zijn verder onderverdeeld in Vso/pro, Participatiewet en Praktijkroute,
volgens de hiërarchie:
−

Vso/pro

−

Participatiewet

−

Praktijkroute

Tabel 1.1:

Indeling doelgroepen

Doelgroepen vertaaltabel UWV

Doelgroepen Monitor payroll

Beschut werk (participatiewet)
Participatiewet
oWajong
Studieregeling nWajong
Werkregeling nWajong
Wajong (o en nWajong) én Wsw-begeleid werk
Wsw indicatie, geen plaatsing
Wsw-detachering
Wsw-detachering én Wajong of Wiw/ID
Wsw-begeleid werk
Wsw-beschut werk
Wiw/ID (excl. combinatie Wajong/Wsw)

Nieuw beschut werk
Participatiewet
Wajong
Wajong
Wajong
Wajong
WSW
WSW
WSW
WSW
WSW
Wiw/ID

Methoden en technieken
Voor dit rapport hebben we gebruik gemaakt van een sequentie- en clusteranalyse. Bij een sequentieanalyse
worden alle individuele patronen van personen geordend zodat er een totaalbeeld ontstaat van deze
patronen. Bij een sequentieanalyse wordt er allereerst een set aan verschillende ‘statussen’ gedefinieerd. In
dit onderzoek worden deze statussen ingevuld door het type contract: payroll, uitzend, regulier werk, en geen
werk. Wanneer de juiste statussen gedefinieerd zijn, worden er sequenties gemaakt. Een sequentie is een
opeenvolging van verschillende statussen voor een bepaald persoon. Deze sequenties worden voor alle
personen in de doelgroep worden bepaald.
Vervolgens hebben we op basis van deze sequenties een clusteranalyse toegepast. Bij de clusteranalyse zijn
de sequenties die sterk op elkaar lijken gegroepeerd. De indeling gebeurt op zodanige manier dat de
verschillen tussen de sequenties binnen een cluster zo gering mogelijk zijn, en dat de verschillen tussen de
sequenties tussen de clusters zo groot mogelijk zijn. Zodoende ontstaan er groepen die dezelfde patronen
hebben doorlopen. Vervolgens wordt een beschrijvende analyse gedaan van de geclusterde groepen: in welke
sectoren is men actief, tot welke subdoelgroep behoort men, et cetera.
Verder maken we gebruik van een difference-in-differences model. Deze methode vergelijkt de verschillen
voor en na een interventie bij de treatment groep (de groep waarop een bepaalde interventie van toepassing
8
SEOR

is, in dit onderzoek de maatregelen die gelden met de WAB) met de verschillen voor en na de interventie bij
de controle groep (een groep waarop de interventie niet van toepassing is). Door deze verschillen te
combineren, kunnen we zowel controleren voor constante factoren als voor factoren die variëren over de tijd.
Bijlage II geeft een uitgebreidere beschrijving van bovenstaande technieken.
Bronnen interviews
De uitkomsten van het onderzoek zijn gebaseerd op drie interviews met koepelorganisaties (Cedris, ABU en
De Normaalste Zaak), zes interviews met publieke detacheerders, vijf interviews met private detacheerders
en zes interviews met inleners. Waar nodig zijn onderliggende documenten en literatuur geraadpleegd (zie
literatuurlijst).

1.5

LEESWIJZER VAN DE RAPPORTAGE

Het rapport is als volgt ingedeeld. Hoofdstuk 2 bevat een samenvattend overzicht van de bevindingen. Deze
worden in de hoofdstukken daarna verder uitgewerkt. Hoofdstuk 3 bevat een beschrijving van het gebruik van
driehoeksrelaties bij mensen met een arbeidsbeperking, de arbeidsmarktpatronen en de samenhang
daartussen. Hoofdstuk 4 gaat in op de invloed van de payrollbepalingen die gelden met de WAB op de
(veranderde) arbeidsmarktpatronen. Hoofdstuk 5 gaat verder in op de invloed van de payrollbepalingen in de
WAB voor mensen in de doelgroep op arbeidsvoorwaarden, zekerheid van werk, hoogte en stabiliteit van
inkomen.

9
SEOR

2

SAMENVATTING BEVINDINGEN

10
SEOR

2

SAMENVATTING BEVINDINGEN

2.1

INLEIDING

In dit hoofdstuk vatten we de belangrijkste bevindingen samen die het onderzoek heeft opgeleverd en die in
de drie hoofdstukken hierna verder worden uitgewerkt. Eerst bespreken we de bevindingen over de
arbeidsmarktpatronen van mensen met een arbeidsbeperking (deel A van het onderzoek). Daarna geven we
de bevindingen weer over de invloed van de payrollbepalingen die gelden met de WAB op het gebruik van
driehoeksrelaties en de invloed hiervan voor mensen in de doelgroep op arbeidsvoorwaarden, zekerheid van
werk, hoogte en stabiliteit van inkomen (deel B van het onderzoek).
Hoofdconclusies
De uitkomsten van de analyses zijn met veel onzekerheden omgeven. Dit heeft te maken met
registratieproblemen, de onmogelijkheid van een controlegroep die volledig is uitgezonderd van invloeden
van de WAB, en de rol van de coronacrisis en seizoensinvloeden. Door databeperkingen en het ontbreken van
een zuivere controlegroep is het ook niet mogelijk de effecten van de payrollmaatregelen te isoleren van de
andere maatregelen in de WAB. De bevindingen worden daarom gerelateerd aan (de maatregelen in) de WAB,
en niet alleen aan de payrollbepalingen.
Ondanks de onzekerheden wijzen de bevindingen vanuit verschillende perspectieven dezelfde richting op. De
ingevoerde maatregelen met de WAB hebben bij mensen in de doelgroep die werkzaam zijn in
driehoeksrelaties geleid tot een daling in het gebruik van driehoeksrelaties. Een deel van de mensen die
hierdoor niet meer in driehoeksrelaties werken, werkt in een reguliere baan en een ander deel is werkloos
geworden.
De daling in het gebruik van driehoeksrelaties binnen de doelgroep is kleiner dan de daling in het gebruik van
driehoeksrelaties buiten de doelgroep. Personen binnen de doelgroep worden daarbij wel harder geraakt op
het gebied van werkloosheid. Buiten de doelgroep krijgt men – relatief ten opzichte van de mensen binnen de
doelgroep – vaker een reguliere baan en wordt men minder vaak werkloos.

2.2

ARBEIDSMARKTPATRONEN VAN MENSEN MET EEN ARBEIDSBEPERKING

Hoeveel personen uit de doelgroep zijn werkzaam in de verschillende soorten van driehoeksrelaties?
Een deel van de mensen met een arbeidsbeperking is werkzaam in driehoeksrelaties. In de periode van 2018
tot en met september 2020 is dit gemiddeld ruim 14 procent van de doelgroep banenafspraak en nieuw
beschut werk. Het grootste deel van degenen die werkzaam zijn in driehoeksrelaties, 10,5 procent van de
totale doelgroep, zijn mensen met een Wsw-indicatie. Van deze groep kunnen we niet bepalen welk soort
driehoeksrelatie zij hebben.8 Voor de rest van de groep geldt dat het grootste deel werkt als uitzendkracht:
gemiddeld 3,4 procent van de doelgroep. De rest (0,4 procent van de doelgroep) werkt als payroller. Het
aandeel mensen met een uitzendbaan of payrollverhouding ligt daarmee hoger dan binnen de gehele
beroepsbevolking, waar 2,8 procent een baan binnen de uitzendbranche heeft.9
In de periode 2018-2019 is er voor mensen in de doelgroep (met uitzondering van mensen met een Wswindicatie) een lichte toename in het aandeel driehoeksrelatie. Ook zijn er in deze periode relatief steeds meer

8

Dat zij in een driehoeksrelatie werken, herleiden we uit de combinatie van werk hebben en grondslag ‘WSW-detachering’. Of hierbij
sprake is van uitzenden of payrollen is niet bekend.

9

Het gaat dan om uitzendbureaus, uitleenbureaus, arbeidsbemiddeling en payrollbedrijven (SBI-code 78). Bron: CBS StatLine (2021).
Werkzame beroepsbevolking; positie in de werkkring.
11
SEOR

mensen met een reguliere baan10 en steeds minder mensen zonder baan. Vanaf januari 2020 is er een
tegengestelde beweging te zien: de aandelen mensen met reguliere banen en driehoeksrelaties nemen
gemiddeld af11 en het aandeel mensen zonder baan neemt toe. Dit kan verschillende oorzaken hebben, zoals
de invoering van de WAB, de coronacrisis (vanaf maart/april) of seizoenseffecten (rond januari verliest een
relatief groot deel van de mensen hun baan).
Tabel 2.1

Overzicht arbeidsrelaties*
A

B

C
Driehoeksrelatie
(D+E+F)
14,9%
14,3%
13,5%
14,3%

Periode

Geen baan

2018
2019
2020***

42,7%
42,2%
43,6%

Reguliere
baan
24,9%
27,6%
28,1%

Totaal

42,8%

26,8%

D

E

F

G
Wswoverig**
17,4%
15,8%
14,8%
16,1%

Uitzendbaan

Payroll

3,3%
3,7%
3,2%

0,4%
0,4%
0,5%

Wswdetachering**
11,2%
10,3%
9,7%

3,4%

0,4%

10,5%

H
Totaal
273.702
282.704
283.547

* De arbeidsrelaties bevatten zowel tijdelijke als vaste contracten.
** Berekend op basis van Wsw’ers met werk (code aard arbeidsverhouding = 10) die in de subdoelgroep ‘WSWdetachering’ (grondslag 24) vallen.
*** Op basis van eerste negen maanden.

Binnen de twee verschillende vormen van driehoeksrelaties, payroll en uitzend, zijn in de observatieperiode
ook ontwikkelingen te zien. De opvallendste ontwikkeling is de, vrij plotselinge, stijging in het aandeel payroll
in januari 2020, het moment dat de WAB in werking trad. Op basis van de WAB ligt een daling van het aandeel
payroll meer voor de hand, omdat payroll door de payrollbepalingen duurder is geworden voor werkgevers.
Uit de interviews komt naar voren dat er door de WAB een duidelijke definitie geformuleerd is voor payrolling,
die daarvoor ontbrak; in de oude situatie werd payrolling soms detachering of uitzend genoemd of omgekeerd.
Bijvoorbeeld intra-concern detacheringen moeten op basis van de WAB worden beschouwd als payrolling. Het
lijkt er daarom op dat deze stijging vooral is veroorzaakt door een verbeterde registratie van de verschillende
vormen van driehoeksrelaties.
In de loop van de tijd (2018 – 2020) is het aandeel vaste contracten gestegen, ten koste van het aandeel
tijdelijke contracten. De grootste toename vindt plaats vanaf 2020, na de invoering van de WAB. Vooral binnen
payroll is een sterke stijging in het aandeel van de vaste contracten zichtbaar. Door de registratieproblemen
rondom payroll geeft dit mogelijk wel een vertekend beeld. Het aandeel vaste contracten blijft beperkt voor
uitzendbanen.
Een deel van de stijging in het aandeel vaste contracten kan mogelijk verklaard worden door de lagere WWpremie voor contracten van onbepaalde tijd. Deze geeft een financiële prikkel voor werkgevers om
werknemers eerder een contract voor onbepaalde tijd aan te bieden. Daarnaast betekenen de
payrollbepalingen voor organisaties uit de collectieve sector dat de eigen cao moet worden toegepast. Uit de
interviews blijkt dat in deze organisaties als gevolg hiervan de duur van tijdelijke dienstverbanden voor de
doelgroep is verkort van 5,5 jaar volgens de uitzend cao tot 2 jaar op basis van de eigen cao. Dit kan aan de
ene kant leiden tot meer contractbeëindigingen, maar aan de andere kant ook tot meer vaste
dienstverbanden.
Welke arbeidsmarktpatronen kunnen we onderscheiden?
Het betreft hier arbeidsmarktpatronen van mensen binnen het doelgroepregister (inclusief beschut werk), die
in de periode van 2018 tot en met juni 2020 ooit een keer hebben gewerkt in driehoeksrelaties. Grofweg zijn
er vijf clusters te onderscheiden op basis van hun arbeidsmarktpatroon in deze periode (relatieve grootte van
de clusters tussen haakjes):

10

Dit betreft een werknemersbaan waarin geen sprake is van een driehoeksrelatie.

11

Vanaf januari 2020 is er een lichte daling in het aandeel reguliere banen ten opzichte van december 2019. Wel ligt het gemiddelde
aandeel reguliere banen in de eerste negen maanden van 2020 nog boven het gemiddelde aandeel in 2019 (tabel 2.1).
12
SEOR

1.
2.
3.
4.
5.

Geen baan: het grootste deel van de tijd werkloos (36%)
Reguliere baan: het grootste deel van de tijd werkzaam in een reguliere baan (27%)
Uitzendbaan: het grootste deel van de tijd werkzaam als uitzendkracht of gedetacheerde (20%)
Payroll: het grootste deel van de tijd werkzaam in een payrollrelatie (2%)
Wisselaars: wisselen tussen werkloosheid, reguliere baan, uitzendbaan en/of payrolling; dit is de groep
die niet in een van de andere clusters valt en dus geen dominante status heeft (15%)

Er zijn verschillen in arbeidsmarktpatronen tussen (clusters van) sectoren. Een arbeidsmarktpatroon met
overwegend uitzendwerk komt – naast de uitzendbranche – het meest voor in de sector transport. Het cluster
payroll zien we vooral vaker dan gemiddeld terug in de sectoren onderwijs en openbaar bestuur. In deze
sectoren komt ook het cluster reguliere baan vaak voor. Datzelfde cluster zien we daarnaast veel terug bij de
sectoren zorg en welzijn, handel en bouw en hout.
Ook zijn er verschillen tussen subdoelgroepen van mensen met een arbeidsbeperking. De subdoelgroepen
nieuw beschut werk en praktijkroute wijken het meeste af van andere subdoelgroepen. Relatief veel mensen
met een beschikking nieuw beschut werk zitten in het cluster payroll. De clusters geen baan en uitzendbaan
komen minder voor binnen deze groep. Voor mensen die via de praktijkroute zijn ingestroomd in het
doelgroepregister is het cluster geen baan relatief klein en het cluster uitzendbaan relatief groot.
Ook op andere kenmerken, zoals leeftijd, opleidingsniveau en migratieachtergrond, zijn er verschillen tussen
clusters zichtbaar.
Er zijn een aantal indicaties die wijzen op een brugfunctie van driehoeksrelaties naar regulier werk. Zo vinden
we in de arbeidsmarktpatronen directe overgangen van driehoeksrelaties naar reguliere banen. Dit zien we
ook terug in de transitiekansen tussen verschillende situaties. Een regressieanalyse (waarbij we controleren
voor verschillende persoonskenmerken en de conjunctuur) laat zien dat de kans dat iemand uit de doelgroep
een reguliere baan vindt, groter is als hij of zij een driehoeksrelatie heeft gehad. Er zijn dus aanwijzingen voor
een brugfunctie naar regulier werk. We kunnen echter niet met zekerheid vaststellen dat een driehoeksrelatie
voor iedereen een geschikte weg is naar regulier werk. Mogelijk is er sprake van een selectie-effect, waarbij
de groep met een driehoeksrelatie al een gunstigere uitgangspositie heeft op de arbeidsmarkt. Verder blijkt
dat het hebben van regulier werk, waaronder ook tijdelijke contracten vallen, niet noodzakelijkerwijs betekent
dat de arbeidsmarktpositie stabiel is; ook dan is de kans dat iemand zijn of haar baan verliest vrij groot.
Wat is de samenhang tussen de arbeidsrelaties?
Uit de analyse van de samenhang tussen de verschillende vormen van arbeidsrelaties blijkt dat het aandeel
personen in payroll geen samenhang vertoont met de aandelen in uitzend of reguliere baan. Dit geeft aan dat
het aandeel payroll, buiten de conjuncturele ontwikkelingen (waarvoor in de analyses is gecontroleerd), niet
door dezelfde factoren beïnvloed wordt als de andere vormen van arbeidsrelaties.
Figuur 2.1

Samenhang arbeidsrelaties
Payroll

Uitzend

Reguliere baan

Geen baan

–

–

Payroll

Uitzend

Reguliere baan

–

Geen baan

–

–
–

Toelichting: Een ‘–’ of ‘+’ geeft een negatieve of positieve samenhang weer, het ontbreken van een teken geeft aan dat er
geen (significante) samenhang is.
13
SEOR

Figuur 2.1 laat de samenhang zien tussen de verschillende vormen van arbeidsrelaties – payroll, uitzend,
reguliere baan en geen baan. Uitzend, reguliere baan en geen baan vertonen onderling een negatieve
samenhang: een toename van de ene vorm gaat gepaard met een afname in de andere vormen. Tussen de
twee vormen van driehoeksrelaties – payroll en uitzend – is er geen samenhang. Ook is er geen samenhang
tussen payroll en reguliere baan en tussen payroll en geen baan.

2.3

INVLOED VAN DE WAB OP DRIEHOEKSRELATIES

De uitkomsten van de analyses zijn met veel onzekerheden omgeven:
➢ Met de WAB zijn aparte regels gekomen voor payrollovereenkomsten. Pas met de WAB is er daarom
duidelijkheid gekomen over het verschil tussen de contractsoorten payroll en uitzend. Hierdoor zijn
de aantallen payroll en uitzend vanaf 2020 niet goed vergelijkbaar met de aantallen in 2018 en 2019.
Ook kloppen de cijfers rondom contractsoort en type door opstartproblemen vooral in januari 2020
nog niet volledig. Het effect van de registratie zal naar verwachting vooral een verschuiving van de
ene vorm van een driehoeksrelatie naar een andere vorm betekenen. Doordat alle driehoeksrelaties
in de analyses bij elkaar genomen worden, wordt dit ‘registratie-effect’ zoveel mogelijk
geneutraliseerd. Het effect van de WAB op payroll afzonderlijk is hierdoor niet te bepalen.
➢ Omdat de WAB voor iedereen geldt, is het niet mogelijk een controlegroep te vormen die volledig is
uitgezonderd van invloeden van de WAB. Om het effect op het gebruik van driehoeksrelaties te
bepalen, wordt de groep die gebruikmaakt van driehoeksrelaties vergeleken met de groep die niet
heeft gewerkt in een driehoeksrelatie. De aanname die we hier maken is dat de maatregelen in de
WAB meer invloed hebben, in termen van type arbeidsrelatie, op personen die hebben gewerkt in een
driehoeksrelatie dan op personen die nooit in een driehoeksrelatie hebben gewerkt. Het is echter niet
uit te sluiten dat de WAB ook invloed kan hebben op mensen in regulier werk.
➢ Naast de invoering van de WAB spelen er in diezelfde periode nog andere zaken een rol, zoals de
coronacrisis en seizoenseffecten (vooral rond januari verliest een relatief groot deel van de mensen
hun baan). Hoewel voor deze effecten op verschillende manieren wordt getracht te controleren, blijft
het onzeker in hoeverre de verschillende methoden hierin slagen.
Desondanks wijzen de bevindingen vanuit verschillende perspectieven dezelfde richting op. Deze bevindingen
geven aan dat de ingevoerde maatregelen met de WAB voor mensen in de doelgroep hebben geleid tot een
daling in het gebruik van driehoeksrelaties. Maar deze daling is kleiner dan de daling in het gebruik van
driehoeksrelaties buiten de doelgroep. Personen in de doelgroep worden daarbij wel harder geraakt op het
gebied van werkloosheid. Binnen de doelgroep gaat een lager gebruik van driehoeksrelaties gepaard met meer
reguliere banen, maar ook meer werkloosheid. Buiten de doelgroep krijgt men – relatief ten opzichte van de
mensen binnen de doelgroep – vaker een reguliere baan en wordt men minder vaak werkloos.
Hieronder geven we kort weer hoe we tot deze bevindingen zijn gekomen. De uitgebreide beschrijving hiervan
is te vinden in de hoofdstukken 3 tot en met 5.
Arbeidsmarktpatronen zijn veranderd
De arbeidsmarktpatronen zijn veranderd sinds de invoering van de WAB. Het aandeel mensen met
driehoeksrelaties is gedaald. Ook is het aandeel mensen met een reguliere baan gedaald en het aandeel
mensen zonder baan gestegen. De kansen op een baan in (het eerste deel van) 2020 zijn dus gedaald.12 Deze
ontwikkelingen lijken al enige tijd voor invoering van de WAB ingezet.13
Bovenstaande bevindingen geven aan dat er veranderingen zijn opgetreden. Maar op basis van de
onderliggende analyses kan nog niets gezegd worden over de oorzaken van deze veranderingen. Het is niet
uit te sluiten dan deze veranderingen ook plaats gevonden zouden hebben als de WAB niet was ingevoerd. In

12

Een deel van de daling in de kansen op een baan is waarschijnlijk het gevolg van de coronacrisis. Maar omdat de daling ook al voor
aanvang van de coronacrisis zichtbaar is, is dit zeker niet de enige oorzaak.

13

Ontwikkelingen die voor invoering van de WAB zijn ingezet hoeven niet te betekenen dat de WAB hierop geen invloed heeft gehad.
Deze ontwikkelingen zijn mogelijk ingezet als anticipatie op de invoering van de WAB.
14
SEOR

de vervolganalyses is getracht de invloed van de maatregelen in de WAB te isoleren van mogelijke andere
oorzaken.
De WAB heeft mogelijk geleid tot een verschuiving van arbeidsmarktpatronen
Er zijn indicaties dat de ingevoerde maatregelen met de WAB tot een verschuiving van arbeidsmarktpatronen
voor mensen in de doelgroep hebben geleid. Personen in de doelgroep die werken (of hebben gewerkt) in een
driehoeksrelatie hebben mogelijk door de WAB
➢ minder vaak een driehoeksrelatie
➢ vaker een reguliere baan
➢ vaker geen baan
Deze effecten zijn gebaseerd op een vergelijking tussen personen in de doelgroep die in de periode
voorafgaand aan de WAB hebben gewerkt in een driehoeksrelatie (de treatment groep, ca. 28.000 personen)
en vergelijkbare personen in de doelgroep die in die periode wel hebben gewerkt, maar niet in een
driehoeksrelatie.14
Op basis van de beleidstheorie (zie hoofdstuk 1) is een daling van het aandeel mensen in driehoeksrelaties ook
niet onaannemelijk, gezien de hogere kosten voor werkgevers die met de payrollbepalingen gepaard gaan.
Verder vinden we dat de daling in het aandeel driehoeksrelaties in de doelgroep (die werken of hebben
gewerkt in een driehoeksrelatie) kleiner is dan de daling in een groep met vergelijkbare personen in Nederland
die niet in de doelgroep vallen (en ook werken of hebben gewerkt in een driehoeksrelatie). Zoals ook uit de
interviews naar voren komt, willen werkgevers ook om maatschappelijke redenen banen beschikbaar stellen
voor de doelgroep. En voor private werkgevers is “ontzorgen” via inschakeling van een externe detacheerder
voor deze doelgroep een belangrijke reden voor inhuur.
Maar ondanks deze kleinere daling in het gebruik van driehoeksrelaties, is de toename (in procentpunten) in
de werkloosheid van de mensen in de doelgroep groter. De toename (in procentpunten) in het aandeel
reguliere baan van de mensen in de doelgroep is dus kleiner dan die van vergelijkbare personen in Nederland.
Aandachtspunten
Bij deze resultaten moeten we benoemen dat ze deels beïnvloed kunnen zijn door veranderingen in
registraties door de WAB. Op basis van contacten met het CBS en interviews onder detacheerder en inleners
weten we dat er na invoering van de WAB op een andere manier met registratie van verschillende typen
driehoeksrelaties om wordt gegaan. Met de WAB is er een duidelijke definitie gekomen van het verschil tussen
payroll en uitzend. CBS heeft ook aangegeven dat de cijfers rondom contractsoort en type met name in januari
2020 nog niet volledig kloppen. Dit zal in de loop van het jaar worden aangepast. Het effect van de registratie
zal naar verwachting vooral een verschuiving van de ene vorm van een driehoeksrelatie naar een andere vorm
betekenen. Doordat wij in onze analyses alle driehoeksrelaties bij elkaar nemen, wordt dit ‘registratie-effect’
zoveel mogelijk geneutraliseerd. Het effect van de WAB op payroll afzonderlijk is hierdoor helaas niet te
bepalen.
Omdat de WAB voor iedereen geldt, is het niet mogelijk een controlegroep te vormen die volledig is
uitgezonderd van invloeden van de WAB.15 Om het effect op het gebruik van driehoeksrelaties te bepalen,
wordt de groep die gebruikmaakt van driehoeksrelaties vergeleken met de groep die niet heeft gewerkt in een
driehoeksrelatie. De aanname die we hier maken is dat de maatregelen in de WAB meer invloed hebben, in
termen van type arbeidsrelatie, op personen die hebben gewerkt in een driehoeksrelatie dan op personen die
nooit in een driehoeksrelatie hebben gewerkt. Het is echter niet uit te sluiten dat de WAB ook invloed kan
hebben op mensen in regulier werk.

14

Personen zijn vergelijkbaar in de zin dat personen die hebben gewerkt in driehoeksrelaties een-op-een zijn gematcht op basis van
verschillende kenmerken met personen in de controlegroep (zie hoofdstuk 4).

15

De WSW-groep voldoet deels aan deze voorwaarde, omdat deze groep is uitgezonderd voor het payrollregime in de WAB. Maar
de data laat het niet toe om de arbeidsmarktpatronen voor de WSW-groep gedetailleerd te volgen, waardoor deze vergelijking
niet mogelijk is.
15
SEOR

De coronacrisis en de aanwezigheid van seizoenseffecten bemoeilijken het schatten van het effect van de
WAB. We hebben daarom meerdere modellen gebruikt om het effect te schatten. De modellen verschillen
van elkaar in de manier waarop gecontroleerd wordt voor seizoenseffecten en de coronaperiode. Zo is
gecontroleerd voor seizoenseffecten waarbij de effecten wel of niet anders doorwerken voor de treatment
groep dan voor de controlegroep. Voor de coronacrisis is gecontroleerd met behulp van
conjunctuurindicatoren, een gemiddeld corona-effect en door het in zijn geheel weglaten van de
coronaperiode. Hoewel de modellen wat betreft de effecten wel allemaal dezelfde richting op wijzen, zijn er
wel verschillen tussen de hoogtes van de effecten.

2.4

INVLOED VAN DE WAB OP ARBEIDSVOORWAARDEN, WERKZEKERHEID, INKOMEN EN
INKOMENSZEKERHEID

Via interviews is nagegaan in hoeverre de doelstellingen van de WAB – meer zekerheid in termen van stabiel
inkomen, zekerheid van werk, duurzame plaatsing, zonder dat er een drempel naar werk ontstaat –
gerealiseerd worden. Hierbij onderzoeken we de invloed van de payrollbepalingen in de WAB voor mensen in
de doelgroep op arbeidsvoorwaarden, zekerheid van werk, hoogte en stabiliteit van inkomen.
Dit onderdeel van het onderzoek is bedoeld voor verdiepend inzicht in de gevolgen van de WAB, en dan in het
bijzonder de gevolgen van de payrollbepalingen voor de doelgroep. Inleners en detacheerders uit de private
en collectieve sector zijn in de interviewronde betrokken, waardoor al deze invalshoeken zijn meegenomen,
maar de interviews zijn niet representatief. Door de diversiteit aan in beschouwing genomen situaties is het
niet mogelijk om eenduidige en representatieve antwoorden te formuleren op de gestelde onderzoeksvraag.
Via verschillende voorbeelden wordt in hoofdstuk 5 een indruk gegeven van de betekenis van de verschillende
contextfactoren voor de effecten op de genoemde elementen (arbeidsvoorwaarden, werkzekerheid, inkomen
en inkomenszekerheid).
De effecten van de payrollbepalingen in de WAB voor de doelgroep Participatiewet in termen van
arbeidsvoorwaarden, werkzekerheid, inkomen en inkomenszekerheid zijn divers en sterk afhankelijk van de
eveneens diverse (arbeidsrechtelijke) positie van werkenden voorafgaand aan de invoering van de WAB en de
beleidskeuzes van detacheerders en inleners. Dezelfde uitgangspositie voorafgaand aan de WAB kan daardoor
een ander effect hebben voor de doelgroep.
Belangrijke elementen in de keuzes van betrokken partijen hebben te maken met (a) het voldoen aan de
wettelijke vereisten, (b) behoud van zoveel mogelijk zekerheid voor de doelgroep in alle opzichten en (c) de
kosten, zowel voor de inlener als de detacheerder.

16
SEOR

3

MONITOR ARBEIDSMARKTPATRONEN

17
SEOR

3

MONITOR ARBEIDSMARKTPATRONEN

3.1

INLEIDING

Het eerste deel van het onderzoek betreft de monitoring van de arbeidsmarktpatronen van mensen met een
arbeidsbeperking. Hierbij ligt de focus op het gebruik van driehoeksrelaties, zoals payrolling en uitzenden (incl.
detacheren).
In de periode 2018 tot en met september 2020, was ruim 14 procent van de mensen met een arbeidsbeperking
werkzaam in een driehoeksrelatie. Het grootste deel daarvan is gedetacheerd via de Wsw. Vanaf januari 2020
– de invoering van de WAB – is sprake van een afname in het aandeel met een driehoeksrelatie. Verder zien
we dat vanaf dat moment het aandeel vaste contracten in reguliere banen en payrollverhoudingen is
toegenomen. Driehoeksrelaties, regulier werk en werkloosheid hangen met elkaar samen. Zo gaat een
toename in driehoeksrelaties gepaard met een afname in regulier werk en ook in een afname van
werkloosheid. Ook zijn er aanwijzingen voor een brugfunctie van een driehoeksrelatie naar regulier werk,
hoewel dit geen causaal verband hoeft te zijn.
De arbeidsmarktpatronen van mensen met een arbeidsbeperking kunnen worden ingedeeld in vijf clusters:
geen baan, reguliere baan, uitzendbaan (incl. detachering; hierna “uitzendbaan”), payroll en wisselaars. Aan
de hand van deze clusters zien we dat de patronen verschillen tussen sectoren, doelgroepen en een aantal
andere kenmerken.

3.2

GEBRUIK VAN DRIEHOEKSRELATIES

Aandelen contracttypes
Een deel van de mensen met een arbeidsbeperking is werkzaam in driehoeksrelaties. In de periode van 2018
tot en met september 2020 is dit gemiddeld ruim 14 procent. Het grootste deel van degenen die werkzaam
zijn in driehoeksrelaties, 10,5 procent, zijn mensen met een Wsw-indicatie. Van deze groep kunnen we niet
bepalen welk soort driehoeksrelatie zij hebben. Voor de rest van de groep geldt dat het grootste deel werkt
als uitzendkracht: gemiddeld 3,4 procent van de totale doelgroep. De rest (0,4 procent) werkt als payroller.
Het aandeel mensen met een uitzendbaan of payrollverhouding ligt daarmee hoger dan binnen de gehele
beroepsbevolking, waar 2,8 procent een baan binnen de uitzendbranche heeft.16
Tabel 3.1 bevat een overzicht van de verschillende arbeidsrelaties van mensen uit de doelgroep, inclusief de
gemiddelde percentages. We onderscheiden hierin de volgende situaties:
-

Geen baan
Reguliere baan (een baan waarbij geen sprake is van een driehoeksrelatie)
Uitzendbaan
Payroll
Wsw-detachering
Wsw-overig

We veronderstellen dat het deel van de werkende Wsw’ers dat tot de subgroep ‘Wsw-detachering’ behoort,
een driehoeksrelatie heeft en dat dit niet geldt voor de overige werkende Wsw’ers (in de subdoelgroepen

16

Het gaat dan om uitzendbureaus, uitleenbureaus, arbeidsbemiddeling en payrollbedrijven (SBI-code 78). Bron: CBS StatLine (2021).
Werkzame beroepsbevolking; positie in de werkkring.
18
SEOR

begeleid werk en beschut werk). Van Wsw’ers in de subgroep ‘Wsw-detachering’ kunnen we niet bepalen van
welk soort driehoeksrelatie zij gebruikmaken.17
Over de gehele onderzoeksperiode had gemiddeld 42,8 procent van de doelgroep geen baan, 26,8 procent
een reguliere baan en 14,3 procent een driehoeksrelatie. De kolommen D tot en met F bevatten de uitsplitsing
van de driehoeksrelatie in uitzendbanen, payroll en ‘WSW-detachering’.
Tabel 3.1

Overzicht arbeidsrelaties
A

B

C
Driehoeksrelatie
(D+E+F)
14,9%
14,3%
13,5%
14,3%

Periode

Geen baan

2018
2019
2020**

42,7%
42,2%
43,6%

Reguliere
baan
24,9%
27,6%
28,1%

Totaal

42,8%

26,8%

D

E

F

G
Wswoverig*
17,4%
15,8%
14,8%
16,1%

Uitzendbaan

Payroll

3,3%
3,7%
3,2%

0,4%
0,4%
0,5%

Wswdetachering*
11,2%
10,3%
9,7%

3,4%

0,4%

10,5%

H
Totaal
273.702
282.704
283.547

* Berekend op basis van Wsw’ers met werk (code aard arbeidsverhouding = 10) die in de subdoelgroep ‘WSWdetachering’ (grondslag 24) vallen.
** Op basis van eerste negen maanden.

Ontwikkelingen in contracttypes
In de periode 2018-2019 is er voor mensen in de doelgroep (met uitzondering van mensen met een Wswindicatie) een lichte toename in het aandeel driehoeksrelatie. Ook zijn er in deze periode relatief steeds meer
mensen met een reguliere baan en steeds minder mensen zonder baan. Vanaf januari 2020 is er een
tegengestelde beweging te zien, relatief minder reguliere banen18 en driehoeksrelaties en relatief meer
mensen zonder baan.
Binnen de twee verschillende vormen van driehoeksrelaties, payroll en uitzend, zijn in de observatieperiode
ook ontwikkelingen te zien. De opvallendste ontwikkeling is de, vrij plotselinge, stijging in het aandeel payroll
in januari 2020, het moment dat de WAB in werking trad. Op basis van de WAB ligt een daling van het aandeel
payroll meer voor de hand, omdat payroll door de payrollbepalingen duurder is geworden voor werkgevers.
Uit de interviews komt naar voren dat er door de WAB een duidelijke definitie geformuleerd is voor payrolling,
die daarvoor ontbrak; in de oude situatie werd payrolling soms detachering of uitzend genoemd of omgekeerd.
Het is daarom niet uit te sluiten dat deze stijging vooral is veroorzaakt door een verbeterde registratie van de
verschillende vormen van driehoeksrelaties.19
Figuur 3.1 bevat de ontwikkeling in de aandelen van driehoeksrelatie, reguliere baan en geen baan van januari
2018 tot en met september 2020. De aandelen geen baan, reguliere baan en driehoeksrelatie bevatten alleen
de aandelen van degenen van wie dat bekend is en bevatten dus niet de Wsw’ers. Omdat de groepen Wswdetachering en Wsw-overig gebaseerd zijn op de grondslagen, die niet maandelijks veranderen, laten we deze
groepen hier buiten beschouwing. Ook in de beschrijving van de arbeidsmarktpatronen en de samenhang
tussen arbeidsrelaties, waarvoor eveneens maandelijkse gegevens benodigd zijn, worden deze groepen niet
meegenomen.
In de periode 2018-2019 zien we een toename van het aandeel mensen met een reguliere baan, van 23% naar
29%, en een afname van het aandeel mensen zonder baan, van 44% naar 42%. Ook is er in die periode
gemiddeld een lichte toename geweest in het aandeel driehoeksrelatie, grofweg van 3% naar 4%.20 Vanaf
januari 2020 is er een tegengestelde beweging te zien: de aandelen mensen in reguliere banen en
17

Zie paragraaf 1.3 onder “data”.

18

Vanaf januari 2020 is er een lichte daling in het aandeel reguliere banen ten opzichte van december 2019. Wel ligt het gemiddelde
aandeel reguliere banen in de eerste negen maanden van 2020 nog boven het gemiddelde aandeel in 2019 (tabel 3.1).

19

De wet werd eind mei 2019 door de Eerste Kamer aangenomen. Vanaf toen was de nieuwe definitie van payrolling in principe
bekend. Vanaf januari 2020 is de wet in werking getreden en hadden de registraties ‘payroll’ of ‘uitzend’ ook daadwerkelijk
consequenties.

20

Zie bijlage I.1 voor de onderliggende cijfers (aantallen en percentages).
19
SEOR

driehoeksrelaties nemen af en het aandeel mensen zonder baan neemt toe. Dit kan verschillende oorzaken
hebben, zoals de invoering van de WAB, de coronacrisis (vanaf maart/april) of seizoenseffecten.21
Figuur 3.1

Ontwikkeling arbeidsrelaties*
Geen baan (linkeras)

Reguliere baan (linkeras)

Driehoeksrelatie (rechteras)

50%

7,0%

45%

6,0%

40%

5,0%

35%

4,0%

30%

3,0%

25%

2,0%

20%

1,0%

15%
1 - 2018

0,0%
7 - 2018

1 - 2019

7 - 2019

1 - 2020

7 - 2020

Bron: CBS Microdata, bewerking SEOR.
* Percentages van de totale doelgroep. Percentages tellen niet op tot 100% omdat de Wsw’ers hierin ontbreken.
Figuur 3.2

Ontwikkeling driehoeksrelaties
Uitzend/detachering (linkeras)

Payroll (rechteras)

5,0%

0,6%

4,0%

0,5%

3,0%

0,4%

2,0%

0,3%

1,0%

0,2%

0,0%
1 - 2018

0,1%
7 - 2018

1 - 2019

7 - 2019

1 - 2020

7 - 2020

Bron: CBS Microdata, bewerking SEOR.

21

Zoals in figuur 3.1 te zien is, neemt het aandeel personen zonder baan zowel in januari 2019 als in januari 2020 tegen de trend in
toe.
20
SEOR

Figuur 3.2 laat de ontwikkelingen in de aandelen uitzend en payroll zien. Het aandeel uitzend laat gemiddeld
een stijging zien van begin 2018 tot ongeveer het derde kwartaal in 2019 (met een dip in het eerste kwartaal
2019). In het vierde kwartaal van 2019 zet een daling in vanaf ongeveer 3,9 procent naar eerst ongeveer 3,3
procent in februari/maart 2020, om daarna – waarschijnlijk onder invloed van de coronacrisis – nog verder te
dalen naar 3,0 procent. In de periode juni tot en met september 2020 (in de luwte van de coronacrisis) zien
we weer een stijgende lijn in het aandeel uitzend. Het aandeel payroll ligt begin 2018 rond de 0,3 procent en
stijgt tot bijna 0,45 procent halverwege 2019. Daarna daalt het aandeel naar 0,38 procent in december 2019.
In januari 2020 ligt het aandeel plotseling hoger op ruim 0,5 procent. In de maanden daarna blijft het aandeel
payroll op dat hogere niveau (in februari en maart neemt het aandeel payroll nog iets verder toe, om daarna
– in coronatijd – weer iets te dalen).
Het aandeel vaste contracten neemt toe, het aandeel tijdelijke contracten neemt af
In de loop van de tijd is het aandeel vaste contracten gestegen, ten koste van het aandeel tijdelijke contracten.
Vanaf 2020, na de invoering van de WAB, zien we bij reguliere banen en payroll een sterke toename in het
aandeel vaste contracten. Vooral binnen payroll is een opvallende stijging in het aandeel van de vaste
contracten zichtbaar. Deze wordt mogelijk mede veroorzaakt door de eerder gesignaleerde problemen in de
registratie. De stijging in het aandeel vaste contracten blijft beperkt voor uitzendbanen.
Figuur 3.3 geeft het aandeel vaste contracten binnen alle contracten weer. Dit aandeel ligt zoals verwacht het
hoogst bij de reguliere banen, waar in 2020 meer dan de helft van de mensen met een arbeidsbeperking een
vast contract heeft. Dit is een toename ten opzichte van 2019, toen 44 procent een vast contract had. Het
aandeel vaste contracten ligt lager voor uitzendbanen en payrollverhoudingen. Binnen payrollverhoudingen
zien we een sterke stijging in 2020 (van 6 procent naar 22 procent). Door de registratieproblemen rondom
payroll geeft deze sterke stijging waarschijnlijk een vertekend beeld.
Figuur 3.3

Aandeel vaste contracten binnen reguliere baan, uitzendbaan en payroll*
2018

2019

2020

60%
51,9%
50%
42,7%

44,0%

40%
30%
22,2%
20%
10%
1,9%

3,2%

3,4%

5,8%

6,3%

0%
regulier

uitzend

payroll

* De percentages zijn een gemiddelde over de maanden in het betreffende jaar. In 2020 is het gemiddelde genomen over
de maanden februari tot en met september (door problemen in de registratie geven de cijfers van januari 2020 geen reëel
beeld van de werkelijkheid).

Een deel van de stijging in het aandeel vaste contracten kan mogelijk verklaard worden door de
premiedifferentiatie, een van de maatregelen in de WAB. De lagere premie voor contracten van onbepaalde
tijd geeft een financiële prikkel voor werkgevers om werknemers eerder een contract voor onbepaalde tijd
aan te bieden.
Voor organisaties uit de collectieve sector betekenen de payrollbepalingen dat vanwege payrolling de eigen
cao moet worden toegepast. Uit de interviews blijkt dat in deze organisaties als gevolg hiervan de duur van
tijdelijke dienstverbanden voor de doelgroep is verkort van 5,5 jaar volgens de uitzend cao tot 2 jaar op basis
21
SEOR

van de eigen cao. Dit kan aan de ene kant leiden tot meer contractbeëindigingen, maar aan de andere kant
ook tot meer vaste dienstverbanden.

3.3

ARBEIDSMARKTPATRONEN

Vijf veel voorkomende arbeidsmarktpatronen
Grofweg zijn er vijf clusters te onderscheiden op basis van hun arbeidsmarktpatroon in de periode van 2018
tot en met september 2020:
1.
2.
3.
4.
5.

Geen baan: het grootste deel van de tijd werkloos (36%)
Reguliere baan: het grootste deel van de tijd werkzaam in een reguliere baan (27%)
Uitzendbaan: het grootste deel van de tijd werkzaam als uitzendkracht of gedetacheerde (20%)
Payroll: het grootste deel van de tijd werkzaam in een payrollrelatie (2%)
Wisselaars: wisselen tussen werkloosheid, reguliere baan, uitzendbaan en/of payrolling; dit is de groep
die niet in een van de andere clusters valt en dus geen dominante status heeft (15%)

Dit zien we terug in Figuur 3.4, waarin alle individuele arbeidspatronen zijn geordend (door middel van een
sequentieanalyse) en zijn ingedeeld naar de vijf meest voorkomende patronen. Hiervoor hebben we eerst een
clusteranalyse uitgevoerd en deze daarna verder aangescherpt op basis van een aantal beslisregels. Voor elk
cluster geldt dat een persoon minimaal de helft van de periode van 2018 tot en met september 2020 in de
relevante status moet hebben gezeten. Voorbeeld: in het cluster Geen baan vallen personen die minimaal de
helft van de gehele periode geen baan hebben gehad. Als een persoon nooit minimaal dan de helft van de
periode in 1 arbeidsmarktstatus heeft gezeten, valt het in het cluster Wisselaars. In dit cluster wordt dus
minimaal 2 keer van status gewisseld.
Iedere lijn op de verticale as staat voor één individu en geeft aan in welke situatie hij of zij iedere maand zit.
Zo kan iemand in het cluster wisselaars eerst een reguliere baan hebben (oranje), daarna een tijdje werkloos
zijn (rood) en vervolgens via een uitzendbaan (lichtblauw) weer een reguliere baan vinden (oranje). En in het
cluster geen werk zien we bijvoorbeeld mensen die langdurig werkloos zijn (rood), kort als uitzendkracht aan
de slag gaan (lichtblauw) en vervolgens opnieuw werkloos worden (rood).

22
SEOR

Figuur 3.4

Clusters arbeidsmarktpatronen

Toelichting: Elke lijn op de verticale as staat voor één individu en geeft aan in welke situatie (geen baan, reguliere baan, detachering/uitzend of payroll) hij of zij iedere maand zit.
23
SEOR

Tabel 3.2 geeft een overzicht van de persoons- en baankenmerken per cluster.
Verschillen zichtbaar tussen sectoren
Zoals verwacht, wijkt met name de uitzendbranche sterk af van de andere sectoren. Voor deze groep geldt dat
zij veel minder vaak in het cluster reguliere baan zitten. Zij komen ten opzichte van de andere sectoren vaker
in het cluster uitzendbaan terecht. Een arbeidsmarktpatroon met overwegend uitzendwerk komt – naast de
uitzendbranche – vaker dan gemiddeld voor in de sector transport. Het cluster payroll zien we vooral terug in
de sectoren onderwijs en openbaar bestuur. In deze sectoren komt ook het cluster reguliere baan vaak voor.
Datzelfde cluster zien we daarnaast veel terug bij de sectoren zorg en welzijn, handel en bouw en hout.
Doelgroepen nieuw beschut werk en praktijkroute wijken het meeste af van andere doelgroepen
Wajongers, mensen die onder de Participatiewet vallen maar niet 100 procent van het minimumloon kunnen
verdienen en schoolverlaters van het voortgezet speciaal onderwijs (vso) en praktijkonderwijs (pro) vormen
de grootste groepen binnen de onderzoekspopulatie. De doelgroepen nieuw beschut werk en praktijkroute
wijken het meeste af van de andere doelgroepen. Relatief veel mensen met een beschikking nieuw beschut
werk zitten in het cluster payroll. De clusters geen baan en uitzendbaan komen minder voor binnen deze
groep. Voor mensen die via de praktijkroute zijn ingestroomd in het doelgroepregister is het cluster geen baan
relatief klein en het cluster uitzendbaan relatief groot.
Ook op andere kenmerken verschillen tussen clusters zichtbaar
We hebben ook naar een aantal andere kenmerken gekeken. Daarbij vallen een aantal dingen op:
-

Er zijn geen grote verschillen tussen mannen en vrouwen; alleen het cluster uitzendbaan komt wat
vaker voor bij mannen
Het cluster uitzendbaan komt meer voor bij oudere dan bij jongere leeftijdsgroepen
Bij een hoger opleidingsniveau zitten er meer mensen in het cluster reguliere baan en minder mensen
in het cluster geen baan
Bij mensen met een migratieachtergrond is het aandeel van het cluster geen baan groter en dat van
het cluster reguliere baan kleiner dan bij mensen zonder migratieachtergrond
Mensen met een lager huishoudensinkomen zitten vaker in het cluster geen baan en minder vaak in
het cluster reguliere baan
Vaste contracten komen het meest voor in de clusters reguliere baan en uitzendbaan
Het gemiddelde uurloon ligt het laagst in het cluster payroll
Het gemiddelde aantal gewerkte uren (binnen de periode dat iemand werkzaam is) is relatief klein in
het cluster geen baan ten opzichte van de andere clusters

Tabel 3.2

Kenmerken clusters
Geen baan

Reguliere baan

Uitzendbaan

Payroll

Wisselaars

36%

27%

20%

2%

15%

Landbouw

20%

45%

22%

14%

Bouw en hout

15%

53%

17%

15%

Industrie

29%

32%

23%

1%

15%

Handel

21%

52%

9%

1%

17%

Transport

36%

24%

26%

(Financiële) dienstverlening

28%

33%

21%

2%

16%

Uitzend

37%

15%

33%

3%

11%

Zorg en welzijn

26%

51%

6%

17%

Onderwijs

20%

59%

10%

11%

Openbaar bestuur

15%

57%

9%

5%

14%

Horeca

28%

43%

8%

5%

17%

Overig

23%

38%

15%

2%

22%

Totaal
Sector*

14%

24
SEOR

Onbekend

Geen baan

Reguliere baan

Uitzendbaan

Payroll

Wisselaars

50%

19%

15%

1%

15%

Overige baankenmerken**
Vast contract

4%

21%

17%

7%

10%

€ 10,94

€ 11,09

€ 11,74

€ 9,54

€ 10,83

19

29

29

28

25

Nieuw beschut werk

23%

28%

9%

17%

23%

Participatiewet

38%

26%

19%

1%

15%

Wajong

41%

24%

20%

2%

14%

WSW

27%

35%

24%

WIW, ID

35%

30%

28%

Vso, pro

34%

32%

17%

1%

16%

Praktijkroute

16%

36%

29%

2%

18%

Man

36%

26%

21%

2%

15%

Vrouw

37%

30%

15%

2%

16%

Jonger dan 25

37%

28%

17%

2%

16%

25-35

38%

26%

20%

2%

14%

35-45

35%

26%

23%

2%

14%

45-55

28%

28%

24%

4%

16%

55 of ouder

26%

32%

28%

2%

12%

Laag

39%

25%

19%

2%

15%

Middelbaar

32%

30%

21%

2%

15%

Hoog

29%

33%

22%

2%

15%

Onbekend

46%

21%

19%

1%

13%

Geen migratieachtergrond

33%

30%

20%

2%

15%

Eerste generatie

39%

22%

21%

2%

16%

Tweede generatie

46%

21%

16%

1%

15%

Eerste kwartiel

47%

20%

15%

2%

16%

Tweede kwartiel

27%

32%

24%

2%

15%

Derde kwartiel

25%

35%

24%

2%

14%

Vierde kwartiel

21%

39%

24%

13%

Onbekend
52%
17%
17%
Voor lege cellen geldt dat het aantal waarnemingen te laag is om over te rapporteren
* Als iemand meerdere banen heeft gehad, gaat het om de sector van de langste baan
** Gemiddelden over de totale periode dat iemand een baan heeft

13%

Gemiddelde uurloon
Gemiddelde aantal gewerkte uren
Soort doelgroep

Geslacht

Leeftijd

Opleidingsniveau

Migratieachtergrond

Huishoudensinkomen

3.4

BRUGFUNCTIE NAAR REGULIER WERK

Aanwijzingen voor brugfunctie naar regulier werk, maar ook reguliere baan niet erg stabiel
Er zijn een aantal indicaties die wijzen op een brugfunctie van driehoeksrelaties naar regulier werk. Zo vinden
we in de arbeidsmarktpatronen directe overgangen van driehoeksrelaties naar reguliere banen. Dit zien we
ook terug in de transitiekansen tussen verschillende situaties. Een regressieanalyse (waarbij we controleren
voor verschillende persoonskenmerken en de conjunctuur) laat zien dat de kans dat iemand uit de doelgroep
een reguliere baan vindt, groter is als hij of zij een driehoeksrelatie heeft gehad. Er zijn dus aanwijzingen voor
een brugfunctie naar regulier werk. We kunnen echter niet met zekerheid vaststellen dat een driehoeksrelatie
25
SEOR

voor iedereen een geschikte weg is naar regulier werk. Mogelijk is er sprake van een selectie-effect, waarbij
de groep met een driehoeksrelatie al een gunstigere uitgangspositie heeft op de arbeidsmarkt. Verder komt
uit de transitiekansen naar voren dat het hebben van regulier werk niet noodzakelijkerwijs betekent dat de
arbeidsmarktpositie stabiel is; ook dan is de kans dat iemand zijn of haar baan verliest vrij groot.
Directe overgang van driehoeksrelatie naar regulier werk
Zowel vanuit een uitzendbaan als vanuit payrolling is sprake van doorstroom naar een reguliere baan. Dat zien
we terug in Figuur 3.5, waar we kijken naar de representatieve volgordes van verschillende contracttypes in
de vijf clusters. Zo valt op dat, in het cluster reguliere baan, de reguliere baan veelal direct volgt op een
uitzendbaan. Deels gaat het om mensen die daarvoor geen baan hadden, terwijl voor anderen het uitzendwerk
tussen twee reguliere banen plaatsvindt. Overigens komt het ook voor dat mensen vanuit een situatie zonder
baan regulier werk vinden. Bij het cluster payroll zien we eveneens een directe overgang tussen payrolling en
een reguliere baan.
Figuur 3.5

Representatieve volgordes voor de totale onderzoekspopulatie

Toelichting: Iedere balk geeft een bepaalde volgorde weer. De hoogte van de balk laat zien hoe representatief deze is voor
het cluster. Hoe meer balken er zijn, hoe gedifferentieerder het cluster is. Bovenstaande volgordes vormen een afspiegeling
van 25 tot 29 procent van het cluster (zie “coverage” bovenaan de figuren).
26
SEOR

Grotere kans op regulier werk vanuit een driehoeksrelatie…
In Tabel 3.3 laten we de transitiekansen tussen de verschillende situaties zien. De kans dat iemand in de ene
maand een uitzendbaan heeft en in de daaropvolgende maand een reguliere baan, is 5 procent. Deze kans is
even groot als de kans dat iemand vanuit werkloosheid een reguliere baan vindt. Vanuit een payrollverhouding
is de transitiekans nog lager, namelijk 3 procent.
Op langere termijn ontstaat er wat meer verschil tussen de kans op regulier werk vanuit een driehoeksrelatie
en vanuit een situatie van geen baan. Dan blijkt dat de kans dat iemand met een driehoeksrelatie (uitzendbaan
of payroll) een jaar later regulier werk heeft respectievelijk 28 en 25 procent is, terwijl deze kans voor iemand
zonder werk 18 procent is. Dit betekent niet direct dat een driehoeksrelatie voor iedereen een geschikte weg
naar regulier werk is. Mogelijk is er sprake van een selectie-effect, waarbij de groep met een driehoeksrelatie
al een gunstigere uitgangspositie heeft op de arbeidsmarkt. Verder zien we dat de kans om van een reguliere
baan in een situatie zonder baan terecht te komen binnen deze populatie nog steeds vrij groot is; even groot
als bij payrolling. Deze kans ligt nog iets hoger voor de andere driehoeksrelaties.
Tabel 3.3

Transitiekansen tussen verschillende contracttypes en geen baan

Per maand
Geen baan
Reguliere baan
Uitzendbaan
Payroll
Per jaar
Geen baan
Reguliere baan
Uitzendbaan
Payroll

→ Geen baan

→ Reguliere baan

→ Uitzendbaan

→ Payroll

88%
6%
8%
5%

5%
90%
5%
3%

7%
4%
87%
3%

1%
0%
0%
88%

58%
22%
27%
22%

18%
52%
28%
25%

21%
24%
43%
19%

2%
3%
2%
34%

Toelichting: De kans dat iemand een maand of jaar later vanuit de ene situatie (linkerkolom) in de andere situatie (bovenste
rij) terechtkomt

… ook als we controleren voor persoonskenmerken en conjunctuur
Als we – door middel van een logistische regressie – controleren voor verschillende achtergrondkenmerken,
vinden we dat de kans op een reguliere baan groter is voor mensen die een driehoeksrelatie hebben gehad.
Figuur 3.6 geeft het marginale effect, i.e. het verschil in de kans op regulier werk tussen mensen met en
mensen zonder driehoeksrelatie, van de regressie weer. Daarbij hebben we gekeken naar mensen die een half
jaar werkloos zijn geweest. De kans dat iemand – na dit half jaar – een reguliere baan heeft in een bepaalde
maand (waarin hij of zij geen driehoeksrelatie heeft) is naar schatting 4,4 procentpunt groter voor mensen die
een driehoeksrelatie hebben gehad in de observatieperiode. Uitgebreide regressieresultaten zijn opgenomen
in de bijlage.
Ondanks dat we in deze analyse controleren voor allerlei achtergrondkenmerken, kunnen we ook hier niet
uitsluiten dat er een selectie-effect plaatsvindt. Er kunnen namelijk niet-waargenomen kenmerken zijn die er
voor zorgen dat iemand in het algemeen een grotere kans heeft op werk, waardoor er geen sprake is van een
zuivere vergelijking tussen beide groepen.

27
SEOR

Figuur 3.6

Marginale effect driehoeksrelatie op regulier werk

25%

20%
4,4%
15%

10%

20,5%
16,1%

5%

0%
Driehoeksrelatie

Geen driehoeksrelatie

Toelichting: De kans dat een “gemiddelde” persoon (qua achtergrondkenmerken) een reguliere baan heeft in een bepaalde
maand, voor personen met en zonder driehoeksrelatie. Het verschil tussen beide kansen is het marginale effect van een
driehoeksrelatie. Het effect is significant op minimaal 5%.

3.5

SAMENHANG

Uit de analyse van de samenhang tussen de verschillende vormen van arbeidsrelaties blijkt dat het aandeel
mensen in payroll geen samenhang vertoont met de aandelen mensen in uitzend of reguliere baan. Dit geeft
aan dat het aandeel payroll, buiten de conjuncturele ontwikkelingen (waarvoor in de analyses is
gecontroleerd), niet door dezelfde factoren beïnvloed wordt als de andere vormen van arbeidsrelaties.
Toename in driehoeksrelaties gaat gepaard met afname in reguliere banen en werkloosheid
De verschillende vormen van arbeidsrelaties – driehoeksrelatie, reguliere baan en geen baan – vertonen een
negatieve samenhang: een toename van de ene vorm gaat gepaard met een afname in de andere vormen.
Tabel 3.4 bevat de verbanden tussen arbeidsrelaties. Deze zijn met behulp van regressies berekend, waarbij
de ene vorm van arbeidsrelatie gerelateerd wordt aan de andere vormen van arbeidsrelatie en twee
indicatoren van de conjunctuur. In dit geval zijn als indicatoren van de conjunctuur de vacature-indicator22 en
het werkloosheidspercentage meegenomen. De regressies zijn uitgevoerd op basis van de logaritmen van de
aandelen. Hierdoor hebben de geschatte coëfficiënten de (niet-causale) interpretatie van elasticiteiten. De
coëfficiënt van -10,88 in de eerste kolom van de tabel geeft aan dat een 1 procent toename in het aandeel
mensen zonder baan gepaard gaat met een afname van bijna 11 procent in het aandeel mensen met een
driehoeksrelatie.
We bekijken de samenhang tussen de arbeidsrelaties zowel voor de periode 2018-2019, de periode voor de
WAB, als voor de periode 2018-2020, waarin ook de eerste negen maanden van 2020 meegenomen zijn. Zoals
is te zien in Tabel 3.4, zijn er geen grote verschillen tussen de samenhang in beide perioden.

22

De vacature-indicator geeft een indicatie voor de richting waarin de vacatures zich naar verwachting van de ondernemers zullen
ontwikkelen. Deze indicator wordt maandelijks door het CBS bepaald op basis van conjunctuuronderzoeken die door het CBS en
het Economisch Instituut voor de Bouw (EIB) worden gehouden.
28
SEOR

Tabel 3.4

Verbanden tussen arbeidsrelaties op basis van regressies, driehoeksrelaties samen
Driehoeksrelatie

Geen baan

Reguliere baan

-0,09

-0,16
-1,87

2018-2019
Driehoeksrelatie
Geen baan
Reguliere baan
Werkloosheid (%)
Vacature-indicator

-10,88
-5,71

-0,53

+0,46
Driehoeksrelatie

+0,04
Geen baan

+0,07
Reguliere baan

2018-2020
Driehoeksrelatie
Geen baan
Reguliere baan
Werkloosheid (%)
Vacature-indicator

-0,07
-11,7
-7,2

-0,11
-1,57

-0,63

Toelichting: Getoonde coëfficiënten zijn significant op minimaal 5%.

Payroll vertoont geen samenhang met uitzend, reguliere baan en geen baan
De twee verschillende vormen van driehoeksrelaties – payroll en uitzend – vertonen geen samenhang. Ook is
er geen samenhang tussen payroll en reguliere baan en tussen payroll en geen baan. Dus als, los van de
conjunctuur, het aandeel reguliere banen toeneemt, zal het aandeel uitzendbanen gemiddeld gezien
afnemen, maar verandert er gemiddeld genomen niets met het aandeel payroll.
Tabel 3.5 laat de verbanden zien tussen de arbeidsrelaties, waarbij de twee verschillende vormen van
driehoekrelaties apart worden meegenomen. Hierbij valt op dat in beide periodes geen (of heel weinig)
samenhang is tussen payroll en uitzend. Ook hangt payroll niet samen met reguliere baan en geen baan. De
aandelen mensen met een uitzendbaan, reguliere baan en zonder baan hangen (in beide perioden) negatief
met elkaar samen. Dit komt overeen met de bevindingen hiervoor dat driehoeksrelaties, waarvan uitzend het
grootste deel is, negatief samenhangen met reguliere baan en geen baan.
Tabel 3.5

Verbanden tussen arbeidsrelaties op basis van regressies, driehoeksrelaties apart
Payroll

2018-2019
Payroll
Uitzend
Geen baan
Reguliere baan
Werkloosheid (%)
Vacature-indicator
Payroll
2018-2020
Payroll
Uitzend
Geen baan
Reguliere baan
Werkloosheid (%)
Vacature-indicator

Uitzend

Geen baan

Reguliere baan

-0,09

-0,16
-1,86

-11,26
-5,97

-0,53

+0,45
Uitzend

+0,04
Geen baan

+0,07
Reguliere baan

-0,07

-0,10
-1,58

-13,18
-8,10

-0,63

-0,28

Toelichting: Getoonde coëfficiënten zijn significant op minimaal 5%.

29
SEOR

4

INVLOED WAB - KWANTITATIEF

30
SEOR

4

INVLOED WAB - KWANTITATIEF

4.1

INLEIDING

Het tweede deel van het onderzoek, deel B, betreft het bepalen van de invloed van payrollbepalingen in de
WAB op de arbeidsmarktpatronen zoals deze in het vorige hoofdstuk zijn gepresenteerd. De invloed van de
payrollbepalingen bepalen we zowel kwantitatief (dit hoofdstuk) als kwalitatief (hoofdstuk 5). Voor de
kwantitatieve inschatting van de invloed van de WAB gebruiken we een difference-in-differences analyse in
combinatie met een matchingmethode.
Door databeperkingen en het ontbreken van een zuivere controlegroep is het niet mogelijk de effecten van
de payrollmaatregelen te isoleren van de andere maatregelen in de WAB. In het vervolg van dit hoofdstuk
spreken we daarom van de effecten van (de maatregelen in) de WAB.
Op basis van onze analyses concluderen we dat er indicaties zijn dat de WAB tot een verschuiving van
arbeidsmarktpatronen voor mensen in de doelgroep heeft geleid. Deze effecten worden echter vertroebeld
door registratieproblemen met de invoering van de WAB en de coronacrisis. De resultaten laten zien dat
personen in de doelgroep die werken of hebben gewerkt in een driehoeksrelatie na de invoering van de WAB
•
•
•

minder vaak werkzaam zijn in driehoeksrelaties,
vaker werkzaam zijn in een reguliere baan,
iets vaker werkloos zijn.

Deze effecten zijn gebaseerd op een vergelijking tussen personen in de doelgroep die in de periode
voorafgaand aan de WAB hebben gewerkt in een driehoeksrelatie en vergelijkbare personen in de doelgroep
die in die periode wel hebben gewerkt, maar niet in een driehoeksrelatie.
Verder vinden we dat de daling in het aandeel driehoeksrelaties in de doelgroep (die werken/hebben gewerkt
in een driehoeksrelatie) kleiner is dan de daling in een groep met vergelijkbare personen in Nederland die niet
in de doelgroep vallen (en ook werken/hebben gewerkt in een driehoeksrelatie). Maar ondanks deze kleinere
daling in het gebruik van driehoeksrelaties, is de toename (in procentpunten) in de werkloosheid van de
mensen in de doelgroep groter. De toename (in procentpunten) in het aandeel reguliere baan van de mensen
in de doelgroep is dus kleiner dan die van vergelijkbare personen in Nederland.
De veranderingen in de arbeidsmarktpatronen die hier worden gevonden zijn in lijn met de te verwachten
effecten van de maatregelen die gelden met de WAB. Flexibel werk is duurder geworden met de invoering van
de WAB, wat de daling van het aantal driehoeksrelaties kan verklaren. Niet al deze mensen worden echter
werkloos; er is ook een deel dat in een regulier contract terecht komt. Verder is het lastig om op basis van de
resultaten uit dit onderzoek een antwoord te geven op de hypothese dat de payrollbepalingen in de WAB
leiden tot een kleinere baankans voor de doelgroep. Als we de doelgroep vergelijken met vergelijkbare
personen in de rest van Nederland, zien we dat personen in de doelgroep iets vaker werkloos worden en
minder vaak in een reguliere baan komen, maar ze blijven ook vaker in een driehoeksrelatie zitten. Dit zou
erop kunnen wijzen dat werkgevers na invoering van de WAB mensen zonder arbeidsbeperking eerder geneigd
zijn aan te nemen in een reguliere baan vanuit een driehoeksrelatie, vergeleken met mensen met een
arbeidsbeperking.
Zoals aangegeven moet bij deze resultaten de disclaimer worden geplaatst dat ze deels beïnvloed kunnen zijn
door veranderingen in registratie van contractsoorten met de invoering van de WAB. Op basis van contacten
met het CBS en interviews onder detacheerder en inleners is bekend dat er aanpassingsproblemen waren in
de registraties na invoering van de WAB. CBS heeft ook aangegeven dat de cijfers rondom contractsoort met
name in januari 2020 nog niet volledig kloppen. Dit zal in de loop van het jaar worden aangepast. Het effect
van de registratie zal naar verwachting met name een verschuiving van de ene vorm van een driehoeksrelatie
31
SEOR

naar een andere vorm betekenen. Echter valt niet uit te sluiten dat er ook registratie-effecten zijn van reguliere
contracten naar driehoeksrelaties. In de analyses zijn alle driehoeksrelaties bij elkaar genomen om het
‘registratie-effect’ zoveel mogelijk te neutraliseren.

4.2

SAMENHANG TUSSEN ARBEIDSMARKTPATRONEN EN DE WAB

De arbeidsmarktpatronen lijken enigszins veranderd sinds de invoering van de WAB. Het aandeel mensen met
driehoeksrelaties is gedaald. Ook is het aandeel mensen met een reguliere baan gedaald en het aandeel
mensen zonder baan gestegen. De kansen op een baan in (het eerste deel van) 2020 zijn dus gedaald. Deze
ontwikkelingen zijn waarschijnlijk al enige tijd voor invoering van de WAB begonnen.
De veranderingen kunnen verschillende oorzaken hebben. Naast de invoering van de WAB is vanaf maart de
coronacrisis uitgebroken, waardoor ook mensen hun baan verloren. Dit heeft uiteraard geen invloed gehad op
de ontwikkelingen in januari en februari 2020 (en nog maar heel beperkt in maart 2020), maar daarna is het
aantal vooral flexibele banen door de coronacrisis flink geraakt (en weer enigszins hersteld in de
zomermaanden). Daarnaast zijn er ook seizoenseffecten die veranderingen kunnen veroorzaken.
Arbeidsmarktpatronen zijn in 2020 veranderd
Figuur 4.1 laat de ontwikkelingen zien in de aandelen driehoeksrelaties, reguliere banen en geen baan voor
mensen met een arbeidsbeperking voor de invoering van de WAB en na de invoering van de WAB. Vanaf de
invoering van de WAB zien we een (verdere) daling in het gebruik van driehoeksrelaties, vanaf april 2020
versterkt door de coronacrisis. Vanaf juni 2020 stijgt het aandeel mensen dat gebruikmaakt van een
driehoeksrelatie weer. In vergelijking met de ontwikkelingen eind 2018 en begin 2019 wordt eind 2019 de
daling eerder ingezet en zet deze daling begin 2020 ook iets meer door.
Figuur 4.1

Ontwikkeling arbeidsrelaties
Geen baan (linkeras)

Reguliere baan (linkeras)

Driehoeksrelatie (rechteras)

70%

7,0%

60%

6,0%

50%

5,0%

40%

4,0%

30%

3,0%

Invoering WAB

20%

10%
1 - 2018

2,0%

1,0%
7 - 2018

1 - 2019

7 - 2019

1 - 2020

7 - 2020

Toelichting: De percentages zijn genomen over de doelgroep met uitzondering van de Wsw’ers.

Het aandeel mensen met een reguliere baan laat ook een dalende tendens zien vanaf de invoering van de
WAB. Dit wordt in eerste instantie veroorzaakt door een daling in januari 2020 (de twee maanden daarna laten
een licht herstel zien). Gedurende de coronacrisis daalt het aandeel mensen met een reguliere baan eerst
verder, om daarna weer licht toe te nemen. Het aandeel mensen zonder baan stijgt na invoering van de WAB.
Ook hier is het grootste effect te zien tussen december 2019 en januari 2020 en neemt het aandeel mensen
zonder baan verder toe in de eerste maanden van de coronacrisis. Het effect tussen december 2019 en januari
32
SEOR

2020 kan mogelijk (deels) het gevolg zijn van de WAB, maar kan ook (deels) komen door een seizoenseffect,
zoals dat ook een jaar eerder te zien is.
De daling in het gebruik van driehoeksrelaties was al voor januari 2020 ingezet. Dit duidt er mogelijk op dat er
sprake was van anticiperend gedrag.23 In die periode (laatste kwartaal 2020) is er ook geen sprake meer van
een daling in het aandeel mensen zonder baan, maar neemt dit aandeel juist weer iets toe. Het aandeel
mensen met een reguliere baan blijft in deze periode doorstijgen.
Veranderingen in arbeidsmarktpatronen al eerder ingezet
Naast visuele inspectie van de ontwikkelingen hebben we ook een aantal statistische testen uitgevoerd om te
achterhalen of de ontwikkelingen voor en na de invoering van de WAB significant van elkaar verschillen, ook
rekening houdend met eventuele anticipatie. Dit geeft nog geen daadwerkelijk effect van de WAB, maar geeft
wel wat meer zicht op mogelijke effecten – van de WAB of andere factoren.
Omdat we met tijdreeksdata werken, kunnen we een toets doen om een zogeheten trendbreuk te
identificeren. In deze toets wordt de tijdreeks steeds in twee delen gesplitst, waarna voor beide deelreeksen
een regressie wordt uitgevoerd. Daarbij wordt steeds getest of de coëfficiënten van deze regressies significant
van elkaar verschillen. Als de coëfficiënten significant van elkaar verschillen, is er sprake van een trendbreuk.
De toets geeft aan of er sprake is van een trendbreuk en waar deze trendbreuk zich voordoet.24
Uit de verschillende toetsen blijkt dat er in alle drie de reeksen (driehoeksrelatie, reguliere baan en geen baan)
waarschijnlijk sprake is van een breuk. Afhankelijk van de precieze toets, wordt de breuk gesitueerd in
september of december 2019 (tabellen 4.1 tot en met 4.3). In geval van geen baan, wordt er ook een breuk
gevonden in november 2018 (zie tabel 4.2). Daarom hebben we ook getoetst of er daarnaast ook sprake is van
een breuk in december 2019. Dit blijkt inderdaad het geval te zijn (tabel 4.3).
Tabel 4.1
Toets voor een structurele breuk: onbekende datum breuk
H0: Geen structurele breuk
Exogene variabelen: trend, werkloosheidspercentage, vacature-indicator
Coëfficiënten in test: trend, werkloosheidspercentage, vacature-indicator, constante
Onafhankelijke variabele
Driehoeksrelatie (%)
reguliere baan (%)
geen baan (%)

Teststatistiek (Wald)
49,3565
30,8129
30,5846

p-waarde
0,0000
0,0001
0,0001

Geschatte datum breuk
September 2019
September 2019
September 2019

Tabel 4.2
Toets voor een structurele breuk: onbekende datum breuk
H0: Geen structurele breuk
Exogene variabelen: trend, werkloosheidspercentage, vacature-indicator
Coëfficiënten in test: trend, constante
Onafhankelijke variabele
Driehoeksrelatie (%)
reguliere baan (%)
geen baan (%)

Teststatistiek (Wald)
28,6808
15,3928
23,5395

p-waarde
0,0000
0,0079
0,0002

Geschatte datum breuk
December 2019
December 2019
November 2018

Tabel 4.3
Toets voor een structurele breuk: bekende datum breuk
H0: Geen structurele breuk
Exogene variabelen: trend, werkloosheidspercentage, vacature-indicator
Coëfficiënten in test: trend, constante
Onafhankelijke variabele
geen baan (%)

Teststatistiek (Wald)
17,1223

p-waarde
0,0002

Geschatte datum breuk
December 2019

23

Zo werd de wet eind mei 2019 al door de Eerste Kamer aangenomen, en was dus duidelijk dat deze ingevoerd zou gaan worden.

24

Als er meerdere momenten van trendbreuk zijn, wordt het moment gekozen met de hoogste teststatistiek (de hoogste
significantiewaarde).
33
SEOR

Bovenstaande analyse bevestigt de waarneming dat de arbeidsmarktpatronen zijn veranderd en situeert het
begin van deze verandering ergens eind 2019. Dit zou er op kunnen duiden dat, vooruitlopend op de invoering
van de WAB, het aantal driehoeksrelaties al werd verminderd.

4.3

INVLOED VAN DE WAB OP ARBEIDSMARKTPATRONEN

4.3.1

Methode

Om het effect van de payrollbepalingen in de WAB zo goed mogelijk te bepalen en te isoleren van andere
mogelijke effecten, hebben we een difference-in-differences model op persoonsniveau uitgevoerd, waarbij
we corrigeren voor een groot aantal achtergrondfactoren (zie bijlage II voor een uitleg over de difference-indifferences methode). Daarnaast hebben we via matching de controlegroepen op een aantal factoren gelijk
gemaakt aan de treatment groep (mensen uit de doelgroep werkzaam in een driehoeksrelatie).
Uitkomstvariabelen payroll, uitzend en detachering bij elkaar genomen
De analyse kijkt naar het effect van de maatregelen in de WAB op het aandeel mensen dat werkt in een
driehoeksrelatie, het aandeel personen dat een reguliere baan heeft, en het aandeel personen dat geen baan
heeft. Idealiter zouden we in de analyse apart kijken naar de aandelen payroll, uitzend en detachering. De
(payroll)maatregelen in de WAB hebben namelijk een verschillende uitwerking op de verschillende
arbeidsrelaties. Echter door beperkingen in de data was het niet mogelijk om deze aandelen apart te bekijken,
en is gekozen voor een analyse op het totaal van de driehoeksrelaties. Omdat er arbeidsrechtelijk geen verschil
zit tussen uitzend en detachering, is het niet mogelijk om dit in de data uit elkaar te halen (zie hoofdstuk 1).
Wat betreft payroll zien we in de arbeidsmarktpatronen een opmerkelijke stijging in januari 2020. Uit
gesprekken met CBS blijkt dat er in januari 2020 nog wat aanpassingsproblemen waren door de invoering van
de WAB. In de interviews geeft men aan dat payroll voor de invoering van de WAB vaak niet goed werd
geregistreerd en dat de invoering van de WAB de registratie heeft aangescherpt. De plotselinge stijging van
het aandeel payroll in 2020 kan dus te maken hebben met registratie-effecten van de WAB in plaats van
gedragseffecten. Omdat de registratie waarschijnlijk voor een deel is verschoven van een andere vorm van
driehoeksrelaties naar payrolling, geeft een analyse op alle driehoeksrelaties gezamenlijk een beter beeld van
de effecten.
Twee controlegroepen met geslaagde matching op achtergrondfactoren
We gebruiken in dit onderzoek twee verschillende controlegroepen:
-

Controlegroep 1: personen in de doelgroep banenafspraak die niet werken via een driehoeksrelatie.

We vergelijken personen in de doelgroep die ooit in de periode 2018-2019 hebben gewerkt in een
driehoeksrelatie met personen in de doelgroep die nooit in deze periode in een driehoeksrelatie hebben
gewerkt. Daarbinnen selecteren we de groep die wel ooit in die periode een reguliere baan heeft gehad. Een
vergelijking tussen deze twee groepen is niet geheel zuiver, omdat de payrollbepalingen of andere
maatregelen die gelden met de WAB ook invloed kunnen hebben op mensen in een reguliere baan. Daarnaast
is het zo dat mensen die nooit in een driehoeksrelatie hebben gewerkt wellicht verschillen van de groep die
wel in een driehoeksrelatie heeft gewerkt. In de volgende paragraaf wordt dieper ingegaan op waarom er toch
gekozen is om deze controlegroep te gebruiken. Om de groepen zoveel mogelijk vergelijkbaar te maken is ook
hier een matching uitgevoerd op basis van een aantal achtergrondkenmerken. In deze analyse kunnen we
alleen iets zeggen over de invloed van de WAB op de aandelen ‘geen baan’ en ‘reguliere baan’.
-

Controlegroep 2: personen in Nederland die ooit in de periode 2018-2020 in een driehoeksrelatie
hebben gewerkt, maar die niet tot de doelgroep banenafspraak behoren.

We vergelijken personen in de doelgroep die ooit in de periode 2018-2020 in een driehoeksrelatie hebben
gewerkt met een vergelijkbare groep in heel Nederland. Voor deze groep wordt geprobeerd de invloed van de
WAB op de aandelen ‘geen baan’, ‘driehoeksrelatie’ en ‘reguliere baan’ in kaart te brengen. De controlegroep
is op basis van achtergrondkenmerken gematcht aan de doelgroep. Met deze analyse wordt onderzocht of de
WAB een andere invloed heeft op mensen met een arbeidsbeperking in vergelijking met personen zonder
arbeidsbeperking.
34
SEOR

We schatten 5 verschillende modellen om het effect van de WAB zo goed mogelijk te isoleren
In de analyse hebben we gecorrigeerd voor een groot aantal achtergrondkenmerken zoals leeftijd, geslacht,
woonprovincie (zie voor de volledige modellen bijlage I.2). Daarnaast hebben we 5 verschillende modellen
geschat waarin steeds variabelen zijn toegevoegd of weggelaten, of waar de coronaperiode is weggelaten:
-

-

-

-

-

Model 1: Basismodel; dit model vormt de basis voor de modellen die we verder schatten. In deze en
elk van de andere modellen corrigeren we voor: leeftijd, geslacht, woonprovincie, huishoudinkomen,
migratieachtergrond, opleidingsniveau, subgroepen binnen de doelgroep, sectoren, trend, vacatureindicator en werkloosheidspercentage. Deze laatste twee indicatoren trachten te corrigeren voor de
economische conjunctuur. Hierdoor wordt ook geprobeerd het effect van corona op te vangen omdat
in deze twee indicatoren de gevolgen van de coronacrisis duidelijk terug te zien zijn.
Model 2: Vervanging van de conjunctuurindicatoren door een ‘coronadummy’ (0 tot en met maart
2020, 1 vanaf april 2020). Dit model test of het meenemen van een coronadummy een ander effect
laat zien dan het corrigeren via het werkloosheidspercentage en de vacature-indicator.
Model 3: Alleen data tot en met maart 2020 meegenomen. Dit is een derde manier om te proberen
de effecten van de coronacrisis los te weken van de invloed van de WAB. De maanden dat de
coronacrisis duidelijk invloed had worden in deze analyse niet meegenomen.
Model 4: Toevoeging van interactie-effect maand en de treatment groep. Deze interactie vangt het
eventuele seizoenseffect op die mogelijk anders doorwerkt op de treatment groep dan op de controle
groep.
Model 5: Schatting van effect van de WAB voor officiële invoering, om het eventuele anticiperende
effect van de WAB in kaart te brengen.

Het meeste prominente effect dat door de meting van de invloed van de WAB heen speelt, is de invloed van
de coronacrisis. Deze crisis heeft over de gehele arbeidsmarkt zijn sporen nagelaten, zo ook bij de doelgroep.
Het is zeer moeilijk om dit effect volledig te isoleren. Dat is waarom we meerdere modellen hebben geschat
om te onderzoeken of we hele andere resultaten krijgen als er een ander model geschat wordt. Wanneer de
uitkomsten van de modellen in een relatief kleine range liggen, is het aannemelijker dat het juiste effect
gemeten wordt.

4.3.2

Uitkomsten eerste controlegroep – personen in de doelgroep zonder driehoeksrelatie

Na de invoering van de WAB meer werklozen en meer mensen met een reguliere baan
Na de invoering van de WAB worden/blijven personen die ooit in een driehoeksrelatie hebben gewerkt,
gemiddeld vaker werkloos of vinden/behouden vaker een reguliere baan dan personen die nooit in een
driehoeksrelatie hebben gewerkt. Dit effect geldt in meer of mindere mate voor alle subdoelgroepen. Deze
effecten lijken erop te wijzen dat de WAB er in de doelgroep voor heeft gezorgd dat er een lichte verschuiving
heeft plaatsgevonden van driehoeksrelaties naar andere of naar geen arbeidsrelatie(s). Hierbij moet worden
benadrukt dat dit slechts indicaties van de effecten zijn, vanwege de eerder genoemde problemen in de
registratie, de lastig te isoleren effecten van de coronacrisis en het ontbreken van een geheel zuivere
controlegroep.
Geen ideale vergelijkingsgroep, gekozen voor ‘second best’
De eerste controlegroep bestaat uit personen die tot de doelgroep banenafspraak behoren, maar die in de
jaren 2018 en 2019 niet hebben gewerkt in een driehoeksrelatie. Hiermee onderzoeken we het effect van de
WAB op het aandeel geen baan en reguliere baan voor personen die tot de doelgroep behoren. De aanname
die we hier maken is dat de maatregelen in de WAB meer invloed hebben, in termen van type arbeidsrelatie,
op personen die hebben gewerkt in een driehoeksrelatie dan op personen die nooit in een driehoeksrelatie
hebben gewerkt. Het is echter niet uit te sluiten dat de WAB ook invloed kan hebben op mensen in regulier
werk. In de beleidstheorie uit hoofdstuk 1 laten we zien dat de effecten op regulier werk met name te
verwachten zijn op de verhouding tussen tijdelijke en vaste contracten. Dat de WAB bijvoorbeeld zorgt voor
meer ontslagen vanuit een reguliere baan lijkt, in ieder geval op korte termijn, niet voor de hand te liggen.
Idealiter zou een vergelijking gemaakt moeten worden met personen in de doelgroep waar de WAB niet op
van invloed is. De WSW-groep voldoet deels aan deze voorwaarde, omdat deze groep is uitgezonderd van het
35
SEOR

payrollregime in de WAB. De data laat het echter niet toe om de arbeidsmarktpatronen voor de WSW-groep
gedetailleerd te volgen, waardoor deze vergelijking niet mogelijk is. Daarom kiezen we voor de groep die nooit
in een driehoeksrelatie heeft gewerkt, en daarom minder kans heeft om direct de gevolgen van de WAB op
het type arbeidsrelatie te ondervinden.
Matching op achtergrondvariabelen om groepen beter vergelijkbaar te krijgen
Evenals bij de eerste controlegroep geldt ook hier dat de groepen niet direct vergelijkbaar zijn. Er zijn een
aantal kenmerken die niet overeenkomen tussen de groepen. Om toch een zo eerlijk mogelijke vergelijking te
krijgen, matchen we de personen in de treatment groep met personen in de controlegroep op de volgende
variabelen: leeftijd, geslacht, migratieachtergrond, opleidingsniveau en huishoudinkomen. Hier geldt dat de
controlegroep een stuk minder groot is dan in de eerste analyse, waardoor de matching niet helemaal exact
kon worden uitgevoerd, en er dus een klein gedeelte (ongeveer 1%) van de treatment groep niet meegenomen
is in de uiteindelijke analyse.
Figuur 4.2

Aandelen arbeidsmarktstatussen vergeleken tussen de groepen

Bron: CBS Microdata, bewerkingen SEOR

Parallelle trend minder sterk bij aandeel reguliere baan
Het aandeel geen baan laat een goede parallelle trend zien tussen beide groepen tot aan januari 2020. Deze
trend is over het algemeen dalend: steeds meer personen in zowel de controlegroep als de treatment groep
vinden een baan. Bij het aandeel reguliere baan is deze parallelle trend wat minder aanwezig. Ook al zien we
in beide groepen een stijgende trend tot aan januari 2020, deze trend stijgt in de controlegroep harder dan in
de treatment groep. Dit betekent dat de onzekerheden over de gevonden effecten hier groter zijn. Bij de
bespreking van de regressieresultaten gaan we er verder op in wat dit voor effect kan hebben op de
uitkomsten.

36
SEOR

Vanaf januari 2020 duidelijke verschillen tussen de groepen
Voor beide aandelen geldt dat we vanaf januari 2020, na de invoering van de WAB, duidelijke verschillen zien
tussen de groepen. Van december 2019 op januari 2020 zien we bij het aandeel geen baan een veel sterkere
stijging voor de treatment groep. Ook zien we een grotere stijging voor de treatment groep bij de start van de
coronacrisis. Bij de reguliere banen zien we vanaf januari 2020 een tegengestelde richting in beide groepen:
de controlegroep kent een daling van het aandeel reguliere banen, terwijl de treatment groep een stijging laat
zien vanaf januari 2020.
Opsplitsing naar subgroepen geeft ongeveer hetzelfde beeld als het totaal
Ook als we de aandelen uitsplitsen naar de subgroepen Participatiewet, Wajong en Beschut werk, zien we min
of meer dezelfde ontwikkelingen als voor het totaal van de groepen. Daarbij zien we dat bij de Wajong groep
ook het aandeel reguliere baan voor 2020 relatief parallel loopt tussen controle en treatment groep. Bij
Beschut werk loopt dit aandeel het meest uit elkaar, met een gelijkblijvende trend in 2018 en 2019 voor de
treatment groep, en een stijgende trend in de controlegroep.
Figuur 4.3

Aandelen arbeidsmarktstatus naar subgroep

Bron: CBS Microdata, bewerkingen SEOR

Treatment groep vaker in reguliere baan en vaker werkloos na invoering WAB
Voor zowel het aandeel geen baan als het aandeel reguliere baan zien we een significant verschil na invoering
van de WAB tussen de controle- en de treatment groep (figuur 4.6). Voor beide aandelen geldt dat deze hoger
zijn na invoering van de WAB voor de treatmentgroep dan voor de controlegroep. Personen in de doelgroep
die ooit in een driehoeksrelatie hebben gewerkt, blijven/gaan na de invoering van de WAB vaker in een
reguliere baan werken, en blijven/worden vaker werkloos, dan personen in de doelgroep die nooit in een
driehoeksrelatie hebben gewerkt. Wat opvalt is dat de effecten van de modellen voor het aandeel reguliere
baan veel verder uit elkaar liggen dan voor het aandeel geen baan. Dit kan te verklaren zijn door het verschil
in trend tussen de groepen voorafgaand aan de invoering van de WAB. Een aantal modellen corrigeren hier
37
SEOR

naar verwachting beter voor dan andere modellen, waardoor de overschatting in een aantal modellen meer
gedempt wordt.
Effecten subdoelgroepen in zelfde orde van grootte
De subdoelgroepen beschut werk, participatiewet en Wajong laten alle drie ongeveer gelijke effecten zien als
de totale groep. Als we kijken naar het aandeel geen baan zien we dat het effect voor de Wajonggroep wat
lager ligt (rond de 4%) dan het effect voor de andere twee subgroepen (rond de 6%).
Daarnaast hebben we als robuustheidscheck nog gekeken of de definitie van de groepen uitmaakt voor de
effecten. Zo hebben we een vergelijking gemaakt tussen de groep die ‘minimaal 6 maanden in een
driehoeksrelatie hebben gewerkt’ en de groep die ‘nooit hebben gewerkt in een driehoeksrelatie, maar
minimaal 6 maanden in een reguliere baan’, en hebben we gekeken naar groepen die de hele
observatieperiode in de doelgroep zaten. De vergelijking tussen deze groepen geeft nagenoeg dezelfde
effecten als de oorspronkelijke vergelijking.
Figuur 4.4

Effecten difference-in-differences modellen

Bron: CBS Microdata, bewerkingen SEOR

Indicatie van de mogelijke effecten op personen in driehoeksrelaties
Ondanks dat deze resultaten met onzekerheid omgeven zijn, geven ze wel indicaties dat de WAB tot een
verandering in arbeidsmarktpatronen heeft geleid. Om de mogelijke effecten nog wat inzichtelijker te maken,
is berekend om hoeveel personen het ongeveer gaat bij een gemiddeld effect uit bovenstaande modellen.
Gemiddeld is de stijging van het aandeel geen baan zo’n 4.8%, wat gelijk is aan ongeveer 1.400 personen. Dit
geldt ook voor de stijging van het aandeel reguliere baan, die gemiddeld ongeveer 4.9% bedraagt. Samen dus
ongeveer 2.800 personen. Als we dit afzetten tegen de gehele doelgroep gaat het om ongeveer 1% van de
populatie die door de WAB een verschuiving zou hebben gemaakt van een driehoeksrelatie naar reguliere
baan of werkloosheid.

38
SEOR

4.3.3

Uitkomsten tweede controlegroep – Rest van Nederland

T.o.v. vergelijkbare personen in NL blijven meer mensen in driehoeksrelatie, iets meer zonder baan na WAB
De resultaten geven indicaties dat de invoering WAB anders doorwerkt op de doelgroep dan op vergelijkbare
personen in de rest van Nederland25. De personen in de doelgroep lijken vaker in een driehoeksrelatie te
blijven/gaan werken, worden iets vaker werkloos, en hebben minder vaak een regulier baan na de invoering
van de WAB ten opzichte van de controlegroep. Dit kan erop wijzen dat werkgevers door de WAB minder snel
geneigd zijn om mensen die in de doelgroep vallen vanuit een driehoeksrelatie in een reguliere baan aan te
nemen. Ook hier moet worden benadrukt dat het gaat om indicaties van de effecten, vanwege
registratieproblemen en de lastig te isoleren effecten van corona. Hieronder worden de resultaten verder
uitgewerkt.
Exacte matching op achtergrondvariabelen om groepen beter vergelijkbaar te krijgen
Zoals gezegd bestaat de tweede controlegroep uit personen in Nederland die in driehoeksrelaties werken,
maar die niet tot de doelgroep banenafspraak behoren. Hiermee wordt dus bekeken of de WAB een ander
effect heeft gehad op de doelgroep dan op de rest van Nederland. In beide groepen selecteren we de personen
die ooit in de periode 2018-2020 in een driehoeksrelatie hebben gewerkt.
Figuur 4.5: Aandelen arbeidsmarktstatussen vergeleken tussen de groepen

Bron: CBS Microdata, bewerkingen SEOR

De twee groepen waar we de vergelijking mee willen maken, zijn niet direct vergelijkbaar. Er zijn veel
kenmerken die niet overeenkomen tussen de groepen. Ten opzichte van de rest van Nederland (die ooit in
een driehoeksrelatie heeft gewerkt) zitten er in de doelgroep meer mannen, minder mensen met een migratieachtergrond, heeft men gemiddeld een lager opleidingsniveau en een lager inkomen. Om toch een zo eerlijk

25

Waar we in de rest van het hoofdstuk spreken over ‘de rest van Nederland’ bedoelen we de groep personen in de rest van
Nederland die ooit hebben gewerkt in een driehoeksrelatie, en die dezelfde achtergrondkenmerken hebben als de doelgroep.
39
SEOR

mogelijke vergelijking te krijgen, matchen we personen in de doelgroep met personen in de rest van Nederland
op de volgende variabelen: leeftijd, geslacht, migratieachtergrond, opleidingsniveau en huishoudinkomen.
Omdat de controlegroep vrij groot is ten opzichte van de doelgroep, was het mogelijk om een exacte matching
op de genoemde variabelen uit te voeren.
Parallelle trends vooral bij aandeel geen baan tot aan 2020
Over het algemeen volgt het aandeel geen baan in beide groepen eenzelfde patroon tot aan 2020. Bij het
aandeel driehoeksrelatie zien we in het jaar 2018 duidelijke verschillen in de trends, in 2019 lopen de trends
wat meer gelijk. Ook bij het aandeel ‘regulier’ zien we verschillen: deze stijgt in de jaren voor 2020 iets harder
voor de rest van Nederland dan voor de doelgroep. De ‘parallelle trend assumptie’ (zie bijlage II.2) gaat dus
met name voor de driehoeksrelaties en de regulier banen niet geheel op. In de modellen wordt geprobeerd
hier zo goed mogelijk voor te corrigeren door een trend mee te nemen.
In januari 2020 verschillen tussen de groepen, coronacrisis duidelijk terug te zien
In januari 2020, de invoering van de WAB, zien we vooral bij de reguliere banen en de driehoeksrelaties een
verschil tussen de groepen. Voor het aandeel driehoeksrelaties geldt dat deze van december 2019 op januari
2020 harder daalt voor de rest van Nederland dan voor de doelgroep. Bij het aandeel reguliere banen zien we
juist het tegenovergestelde: het aandeel reguliere banen daalt harder voor de doelgroep dan voor de rest van
Nederland. In alle figuren is ook duidelijk het effect van de coronacrisis te zien: in april en mei 2020 zien we
een forse stijging van het aandeel geen baan, en een daling van de aandelen driehoeksrelaties en reguliere
banen. De ontwikkeling van het aandeel geen baan kan erop wijzen dat het effect van de coronacrisis wat
langduriger is voor de doelgroep ten opzichte van de rest van Nederland: de aandelen geen baan zitten voor
de rest van Nederland in september 2020 alweer onder het niveau van januari 2020, terwijl dit er bij de
doelgroep nog boven zit.
Figuur 4.6

Absolute waarden effecten difference-in-differences modellen

Bron: Regressieanalyse op basis van CBS Microdata
40
SEOR

Doelgroep vaker zonder werk, meer in driehoeksrelatie en minder in reguliere baan dan rest van NL
De difference-in-differences analyse (zie paragraaf 4.2 en bijlage II.2) laat zien dat er bij elk aandeel een
significant verschil is tussen de doelgroep en de controlegroep na invoering van de WAB. Zoals gezegd hebben
we vijf verschillende modellen geschat, die in paragraaf 4.2 worden toegelicht. In Figuur 4.6 zijn de resultaten
van alle modellen weergegeven voor de verschillende aandelen. Over het algemeen geldt dat de schattingen
relatief dicht bij elkaar zitten. De analyse geeft de volgende resultaten:
-

-

-

26

Driehoeksrelatie: De daling van het aantal personen in driehoeksrelaties is na de invoering van de WAB
groter voor de rest van Nederland dan voor mensen in de doelgroep. Het verschil tussen de groepen
varieert van 3,8 tot 4,5 procentpunten. Dit wil zeggen dat er ten opzichte van voor de invoering van
de WAB gemiddeld 3,8-4,5 procentpunt meer personen in de doelgroep in een driehoeksrelatie zijn
blijven/gaan werken dan in de rest van Nederland met vergelijkbare achtergrondkenmerken.
Werkloosheid: het verschil in het aandeel geen baan tussen de twee groepen is na de invoering van
de WAB groter dan daarvoor, in het nadeel van de doelgroep. Dit verschil is relatief klein: het varieert
van 0,6 tot 1,4 procentpunten. Dit betekent dat het verschil in werkloosheidspercentage tussen de
doelgroep en de rest van Nederland na de invoering van de WAB met gemiddeld 0,6-1,4
procentpunten is toegenomen.
Reguliere baan: het aandeel reguliere baan is na de invoering van de WAB harder gestegen in de rest
van Nederland dan in de doelgroep. De variatie tussen de modellen is het grootst voor deze
uitkomstmaat: -4 tot -5,2 procentpunten26. Dit betekent dat er ten opzichte van voor de invoering van
de WAB 4-5.2 procentpunt minder personen in de doelgroep in een regulier baan zijn blijven/gaan
werken dan in de controlegroep. Hierbij moet worden aangetekend dat het genoemde effect mogelijk
een overschatting is vanwege de steilere trend die al voor 2020 te zien is bij de controlegroep.

In Figuur 4.6 zijn de absolute waarden van de effecten weergegeven. Het effect is hier negatief.
41
SEOR

5

INVLOED WAB - KWALITATIEF

42
SEOR

5

INVLOED WAB - KWALITATIEF

5.1

INLEIDING

In dit hoofdstuk gaan we via interviews na in hoeverre de doelstellingen van de WAB – meer zekerheid in
termen van stabiel inkomen, zekerheid van werk, duurzame plaatsing, zonder dat er een drempel naar werk
ontstaat – gerealiseerd worden. Hierbij onderzoeken we de invloed van de payrollbepalingen in de WAB voor
mensen in de doelgroep op arbeidsvoorwaarden, zekerheid van werk, hoogte en stabiliteit van inkomen. Zijn
arbeidsvoorwaarden inderdaad verbeterd? Is dit misschien ten koste gegaan van zekerheid van werk? Zijn
payrollcontracten omgezet naar andere contractvormen?
Dit onderdeel van het onderzoek is bedoeld voor verdiepend inzicht in de gevolgen van de WAB, en dan in het
bijzonder de gevolgen van de payrollbepalingen voor de doelgroep. Alle relevante partijen zijn in de
interviewronde betrokken, waardoor alle invalshoeken zijn meegenomen, maar de interviews zijn niet
representatief. Door de diversiteit aan in beschouwing genomen situaties is het niet mogelijk om eenduidige
en representatieve antwoorden te formuleren op de gestelde onderzoeksvraag. Wel geven de verschillende
voorbeelden een indruk van de betekenis van de verschillende contextfactoren die van belang zijn voor de
effecten op de genoemde elementen (arbeidsvoorwaarden, werkzekerheid, inkomen en inkomenszekerheid).
Hoofdconclusies uit de interviews
De effecten van de payrollbepalingen in de WAB voor de doelgroep Participatiewet in termen van beloning,
werkzekerheid, inkomenshoogte en stabiliteit van het inkomen zijn divers en sterk afhankelijk van de eveneens
diverse (arbeidsrechtelijke) positie van werkenden voorafgaand aan de invoering van de WAB en de
beleidskeuzes van detacheerders en inleners. Dezelfde uitgangspositie voorafgaand aan de WAB kan daardoor
een ander effect hebben voor de doelgroep.
Belangrijke elementen in de keuzes van betrokken partijen hebben te maken met (a) het voldoen aan de
wettelijke vereisten, (b) behoud van zoveel mogelijk zekerheid voor de doelgroep in alle opzichten en (c) de
kosten, zowel voor de inlener als de detacheerder.

5.2

WEL/NIET PAYROLL?

Met de WAB is er een duidelijke definitie gekomen voor payrolling. In sommige interviews is gezegd dat de
huidige payroll ten onrechte wordt vergeleken met de situatie van voor 1 januari 2020 omdat de regels toen
nog niet van toepassing waren. Mensen hadden ook geen payrollcontract, maar een uitzend- of
detacheringsovereenkomst. Maar op basis van de allocatiefunctie en het al of niet van toepassing zijn van
exclusiviteit is meestal wel te bepalen of er sprake was van payrolling of niet. Bij de detacheerders is de rol van
de gemeente bij de allocatie van groot belang. Eén van de respondenten meent: “Als je alle mensen die de
gemeente voordraagt onder de definitie payroll zou moeten scharen, dan blijft er weinig over dat er niet onder
valt.”
In één van de interviews is aangegeven dat voor de WAB payrolling aanzienlijk eenvoudiger was, omdat je het
net als bij uitzenden kon beperken tot de zes componenten van de inlenersbeloning (loon, periodieken,
toeslagen, reiskosten, etc.). Daardoor konden in de dagelijkse praktijk en beleving situaties bestaan die door
de betrokkenen werden en worden beschouwd als detachering, waar er op basis van de wettelijke definitie
toch sprake is geweest van payrolling en omgekeerd. Dat wil zeggen dat mensen geen payrollcontract hadden
maar een uitzend- of detacheringscontract en dat er geen juridische onderbouwing voor payroll was. In die
situaties kan het heel goed wel zo zijn geweest dat de detacheerder niet zelf de allocatie deed, maar de
gemeente of de inlener. Er zijn echter ook detacheerders die wel nadrukkelijk noteerden hoe de
allocatiefunctie was ingevuld, des te meer in aanloop naar de WAB.
43
SEOR

5.3

PERSPECTIEF PUBLIEKE DETACHEERDER

Betekenis WAB
De situatie rond detachering verschilt in de zes door ons geïnterviewde organisaties en door de betreffende
SW-bedrijven is ook op verschillende manieren omgegaan met de nieuwe regels van de WAB. Verschillen
hangen onder meer samen met:
•

•

De mate waarin verschillende vormen van detacheringen voorkomen, dat wil zeggen individuele
detachering en groepsdetachering (plaatsing bij een externe werkgever), werken op locatie bij de
werkgever27 en intra-concern detacheringen. Deze laatste moeten op basis van de WAB worden
beschouwd als payrolling, wat betekent dat de cao van de inlenende organisatie moet worden
toegepast. Voor SW-bedrijven betekent dit de SW-cao of de gemeentelijke cao, mede afhankelijk van
de organisatievorm. Bij externe detachering (individueel of groepsgewijze) is de nadere invulling van de
allocatiefunctie en non-exclusiviteit bepalend voor de vorm (uitzending of payroll).
Het detacheringsmodel dat werd toegepast voordat de WAB in werking trad. Een overzicht van deze
modellen is te vinden in Tabel 5.1, en hebben we ontleend aan Cedris (Cedris (a)).

Tabel 5.1

Overzicht detacheringsmodellen voordat de WAB in werking trad

Bron: Cedris, Arbeidsvoorwaardelijke modellen bij detachering onder de Participatiewet, brochure.

Verder is de reactie op de WAB en het handelen van de publieke detacheerders in het afgelopen jaar mede
beïnvloed door de verwachte (en inmiddels overeengekomen) cao Participatiewet. Wanneer de leden van de
betrokken organisaties (VNG, Cedris en vakbonden) akkoord gaan, wordt de cao op 1 juli 2021 van kracht. Op
basis van deze cao wordt algemeen verwacht dat de uitzonderingsbepaling in de Waadi (artikel 8a) van
toepassing wordt, zoals deze nu geldt voor de medewerkers in de “oude” Wsw. Daarmee kan een deel van de
veranderingen die de publieke detacheerders in 2020 hebben toegepast, verder worden uitgewerkt in lijn met
de nieuwe cao. Dit betekent echter ook dat in enkele gevallen de voor 2020 gemaakte voorzieningen opnieuw
zullen worden aangepast.
Gevolgen voor de publieke detacheerder
In de interviews is gebleken dat de WAB voor diverse publieke detacheerders ingrijpende gevolgen heeft. Deze
hebben enerzijds te maken met extra overheadkosten in verband met het aanpassen van de organisatie aan

27

Werken op locatie is een afspraak waarbij een bepaalde productie gehaald moet worden. Het SW-bedrijf plaatst een aantal mensen
en is zelf verantwoordelijk voor de productie en de aansturing. Er is dan sprake van een relatie tussen opdrachtgever en
opdrachtnemer, en geen relatie tussen inlener en uitlener. De WAB is dan niet van toepassing.
44
SEOR

de nieuwe regelgeving en het aanpassen van de administratie. Dit betreft voor een deel eenmalige kosten,
maar wanneer detacheringen en/of payrolling plaatsvindt naar verschillende bedrijven met verschillende
cao’s, is er ook blijvend een grotere administratieve last, afhankelijk van het aantal verschillende cao’s dat van
toepassing wordt. Maar er is ook een effect op de totale loonkosten van de betrokken medewerkers. De extra
kosten kunnen bij externe inleners in rekening worden gebracht, maar komen voor interne inleners
(gemeentelijke organisaties) voor rekening van de gemeente.
Overwegingen van de publieke detacheerder
In de keuzes van de publieke detacheerders spelen de volgende overwegingen een rol:
•
•

•

•

Uitgangspunt is dat men de wettelijke regels volgt.
De gevolgen van veranderingen voor de doelgroep. Het gaat om een kwetsbare groep, die in hoge mate
behoefte heeft aan vaste patronen en/of moeite heeft met veranderingen, en veel zaken rond beloning
en arbeidsvoorwaarden niet of onvoldoende begrijpt. Bij verandering van het inkomen ontstaan er ook
risico’s voor het wegvallen van toeslagen, e.d. wat uiteindelijk veel onrust en financiële problemen kan
veroorzaken.
De mogelijke effecten op de mobiliteit van de doelgroep. Het doel van de Participatiewet is om zoveel
mogelijk mensen uit de doelgroep te plaatsen op banen bij reguliere werkgevers. Wanneer de beloning
intern gunstiger is dan bij een externe werkgever, heeft dit mogelijk nadelige effecten op de bereidheid
om over te stappen naar een baan buiten de organisatie (insluitingseffect).
De totale kosten en capaciteit van de organisatie. Door de toepassing van duurdere (gemeentelijke)
cao’s nemen de kosten per arbeidsplaats toe. Bij gelijkblijvende budgetten kunnen minder banen in
stand worden gehouden.

Gevolgen voor de doelgroep
De WAB heeft gevolgen voor de doelgroep wanneer als gevolg van de regelwijziging een andere cao van
toepassing wordt. Dit doet zich met name voor wanneer er sprake is van een overgang van een oude situatie
waarin een eigen arbeidsvoorwaardenregeling (AVR) van toepassing was. Deze wordt door de geïnterviewden
gekenmerkt als een sobere regeling. Aan een medewerker met loonkostensubsidie als bedoeld in art. 10d van
de Participatiewet wordt op grond van de wet het minimumloon (WML) betaald. Verder zijn wettelijke
vereisten ten aanzien van werktijden en vakantie van toepassing en is er veelal sprake van een (sobere)
reiskostenvergoeding. Ook ontbreekt een pensioenregeling.
Toepassing van een andere cao betekent in veel gevallen dat de beloning en arbeidsvoorwaarden voor de
betreffende werknemers gunstiger zijn. Dit hangt bijvoorbeeld samen met de omvang van de werkweek (WML
is op week- of maandbasis, niet op basis van uurloon), betere uitloopmogelijkheden qua beloning en betere
secundaire voorwaarden. Een pensioenvoorziening kan overigens leiden tot een lagere netto beloning.
Voor externe plaatsingen is het exacte effect per cao wisselend. Voor de interne detachering is er volgens de
respondenten sowieso sprake van verbetering, omdat dan de SW-cao of gemeentelijke cao moet worden
toegepast, die volgens de respondenten ten opzichte van de sobere AVR een behoorlijke verbetering met zich
meebrengt voor de medewerker.

5.4

PERSPECTIEF PRIVATE DETACHEERDER

Betekenis WAB
Voor de vijf private detacheerders die we hebben gesproken is de betekenis van de WAB enigszins anders,
maar niet minder ingrijpend. Alle private detacheerders geven aan dat payroll niet aantrekkelijk is omdat het
een hele administratieve en complexe vorm van dienstverlening is, vooral door de pensioenmaatregelen en
veel details in cao-afspraken. De WAB heeft sommigen daardoor gedwongen een scherpe keus te maken rond
de dienstverlening en zij zijn gestopt met payrolling of bieden deze dienst alleen aan voor bepaalde sectoren.
Er is echter ook een detacheerder die er bewust voor gekozen heeft om payroll te blijven bieden en zich zo
tegelijkertijd te versterken als uitzender. Naar voren komt ook dat payroll niet aansluit bij de
flexibiliteitsbehoefte van inleners in termen van de duur van het aantal contracten.
45
SEOR

Er is een voorbeeld waar voor en na de WAB de doelgroep werd en wordt gedetacheerd op basis van vaste
uren en een uitzendcontract zonder uitzendbeding. Betreffende detacheerder verzorgt na de WAB alleen
payrolling via een gespecialiseerd bedrijfsonderdeel (voor een beperkt aantal cao’s).
Daar waar sprake was van payrolling (conform definitie WAB), is dit in één geval dus voortgezet en
geformaliseerd na het van kracht worden van de WAB. Hier wordt aan de wettelijke vereisten (niet betrokken
bij allocatie en exclusiviteit) voldaan en kan deze constructie worden benut voor de doelgroep. Deze private
detacheerder heeft overigens vooral de collectieve sector als klant (onderwijs, zorg). De andere detacheerders
zijn gestopt met payrolling en bieden alleen nog uitzending aan. In die gevallen kan de doelgroep alleen
geplaatst worden als de detacheerder betrokken is bij de allocatie (en er sprake is van non-exclusiviteit).
Overwegingen van de private detacheerder
Hiervoor hebben we aangegeven dat de complexiteit van payrolling, al of niet in combinatie met de
flexibiliteitsbehoefte van de inleners belangrijke redenen zijn om te stoppen met payrolling, of te specialiseren
op dit vlak. Payroll dienstverlening door de WAB is (administratief) veeleisend geworden en brengt daardoor
bij toepassing op kleine schaal hoge kosten en risico’s mee (fouten in toepassing).
Het plaatsen van de doelgroep op basis van uitzendcontracten vereist wel dat de betreffende detacheerder
betrokken is bij de werving en selectie (allocatie) van de betreffende werknemers uit de doelgroep. In twee
gevallen was hiervan al sprake anticiperend op de WAB, voordat deze van kracht werd; in het derde geval kan
dus alleen via de detacheerder worden verloond als deze betrokken is in het allocatieproces.
Gevolgen voor de doelgroep
Aansluitend op de hiervoor besproken veranderingen, kunnen we op basis van de interviews vier (typen)
gevolgen te onderscheiden:
•

•

•

Mensen behouden het uitzend-detacheringscontract en er verandert niets, detacheerder bemoeit zich
nadrukkelijk met allocatie en er is geen exclusiviteit. We merken overigens op dat voor de doelgroep in
die gevallen in het eerste jaar (eerste 52 weken) in overleg met de inlener kan worden gekozen voor
directe toepassing van de inlenersbeloning, of de beloningsregeling doelgroep in de uitzend cao.
Detacheerder kiest ervoor om ook payroll aan te bieden. Deze mensen kunnen erop vooruitgaan, maar
dat hoeft niet. In die gevallen moeten alle elementen van de relevante cao worden toegepast en niet
alleen de elementen van de inlenersbeloning. De betekenis hiervan voor de beloning en
arbeidsvoorwaarden verschilt per cao. Soms kreeg de doelgroep al veel extra arbeidsvoorwaarden,
omdat de inlener daar vanuit het idee van goed werkgeverschap voor koos. De bijdrage
pensioenvoorziening kan ongunstig uitpakken op het inkomen en er kan ook een effect zijn via
toeslagen. Respondenten hebben geen zicht op hoe dit uitwerkt in de praktijk.
Detacheerder kiest ervoor geen payroll aan te bieden en contract niet te verlengen. Dit betekent:
(a) Werknemer komt in dienst bij de inlener (dit kan betere arbeidsvoorwaarden met zich
meebrengen, maar niet altijd) of
(b) De baan van de werknemer wordt beëindigd en de werknemer wordt werkloos.

5.5

PERSPECTIEF INLENER

Betekenis WAB
We hebben gesproken met zes inlenende organisaties, drie uit de private sector (waaronder een
verzelfstandigd SW-bedrijfsonderdeel) en drie uit de collectieve sector (onderwijs, gemeente, zbo). Voor de
WAB maakten vijf van deze organisaties gebruik van payrolling, zoals dat nu volgens de WAB is gedefinieerd,
maar in die periode zoals gebruikelijk vorm kreeg via een uitzendcontract zonder uitzendbeding, ook wel
detachering genoemd. Voor de organisaties uit de collectieve sector betekent dit dat vanwege payrolling de
eigen cao moest worden toegepast.
46
SEOR

Eén van de private inleners betreft een bedrijf met verschillende activiteiten en daarmee verschillende cao’s.
De inhuur van de doelgroep vindt plaats via een gespecialiseerd bedrijfsonderdeel dat de mensen uit de
doelgroep vervolgens op basis van payroll plaatst bij de verschillende bedrijfsonderdelen. Daardoor ontstaat
een combinatie van inlener en (intra concern) detacheerder. Het gaat hierbij overigens om contracten van
maximaal een half jaar, waarna het betreffende bedrijfsonderdeel de persoon zelf in dienst neemt, of het
contract wordt beëindigd.
Bij een andere private inlener is er sprake van werken op locatie vanuit het SW-bedrijf. Hierop is de WAB niet
van toepassing. Bij de derde private inlener is in het kader van de verzelfstandiging een specifieke afspraak
gemaakt over de overname van het personeel en bijkomend een langdurige detacheringsovereenkomst
gesloten.
Gevolgen WAB en overwegingen inleners
Ook voor de inlenende organisaties is voldoen aan de wettelijke regels uitgangspunt.
Voor de organisaties uit de collectieve sector betekent dit dat vanwege payrolling de eigen cao moest worden
toegepast. In twee gevallen betekende dit dat alle of het merendeel van de lopende contracten met de
betreffende werknemers uiteindelijk zijn beëindigd, omdat de organisaties niet de mogelijkheden hadden om
het aantal vaste contracten (waarop de betreffende medewerkers conform de eigen cao recht hadden) uit te
breiden. Deze onverwachte beëindiging van de baan (zonder overgangsregeling) is voor een groot deel van de
betreffende werknemers en hun collega’s als een zeer onaangenaam direct gevolg van de WAB ervaren.
Overigens kon in beide gevallen een beperkt aantal van de lopende uitzendcontracten worden verlengd
conform de eerdere afspraken. In één van de gevallen is een kwart van de aanwezigen wel in vaste dienst
gekomen. Deze waren vermoedelijk uiteindelijk ook in vaste dienst gekomen, door de WAB alleen sneller dan
in de oude situatie (door de WAB is de tijdelijke contractduur verkort). Voor nieuwe plaatsingen wordt
voortaan gebruik gemaakt van uitzendcontracten zonder uitzendbeding, waarbij de detacheerder de
allocatiefunctie vervult.
In de andere collectieve organisatie hebben de betreffende medewerkers (lopende contracten), eveneens
conform de eigen cao een dienstverband gekregen (vast of tijdelijk, afhankelijk van de lopende duur van de
voorafgaande uitzendcontracten). Ook nieuwe plaatsingen van mensen uit de doelgroep banenafspraak
komen rechtstreeks in dienst. In alle gevallen (oude en nieuwe) is er sprake van betere arbeidsvoorwaarden,
vanaf het begin van de aanstelling (niet langer toepassing van beloningsregeling doelgroep), behalve voor de
hiervoor genoemde doorlopende verlengde uitzendcontracten.
In de organisaties is als gevolg hiervan de duur van tijdelijke dienstverbanden voor de doelgroep verkort van
5,5 jaar volgens de uitzend cao tot 2 jaar op basis van de eigen cao. Het is nog onzeker wat dit betekent voor
de kans op een vaste aanstelling op termijn. Dit zal van persoon tot persoon verschillen.
Zoals aangegeven is er bij de ene private inlener sprake van werken op locatie vanuit het SW-bedrijf, waarop
de WAB niet van toepassing is. De WAB was voor dit bedrijf wel reden om de bedrijven waar men mee
samenwerkt aan te sporen om zaken volgens de regels te doen, omdat de opdrachtgever de gevolgen van
onjuiste toepassing kan ondervinden.
Ook de andere private inlener (tevens intern detacheerder) heeft de uitvoering in overeenstemming gebracht
met de wettelijke vereisten, dat wil zeggen dat nu de diverse cao’s van verschillende onderdelen binnen het
concern volledig worden toegepast. Er is alleen nog geen pensioenvoorziening, omdat het gaat om contracten
van maximaal een half jaar. Als gevolg hiervan is de belangrijkste verandering het uurloon (naast alle
secundaire arbeidsvoorwaarden in de verschillende cao’s). Dit was eerst conform de ABU-cao en nu krijgt
iedereen het uurloon uit de betreffende cao van de divisie waar men voor werkt. Dat betekent in praktisch
alle gevallen dat ze meer verdienen. Ter illustratie: in de schoonmaak krijgen medewerkers met een
payrollcontract nu € 11,82 in plaats van € 9,46 per uur.
Voor de derde private inlener heeft de WAB geen directe gevolgen gehad voor het zittende personeel vanwege
de langdurige detacheringsovereenkomst. Nieuw personeel uit de doelgroep werd en wordt in dit bedrijf in
dienst genomen, op basis van een tijdelijke arbeidsovereenkomst, conform de cao.
47
SEOR

5.6

EFFECTEN OP ARBEIDSVOORWAARDEN, WERKZEKERHEID, INKOMEN EN
INKOMENSZEKERHEID

In het voorgaande hebben we voor de verschillende situaties het directe effect op de beloning en
arbeidsvoorwaarden meegenomen. Aansluitend hebben we in de interviews aandacht besteed aan de drie
andere elementen in de onderzoeksvraag, werkzekerheid, inkomen en inkomenszekerheid. De respondenten
kunnen wel iets zeggen over de directe gevolgen, zoals ook uit het voorgaande bespreking blijkt, maar over de
effecten op termijn en de effecten op de kansen van de doelgroep in totaal kunnen de meeste respondenten
geen harde uitspraken doen. Het kan positief of negatief uitpakken. Wel noemen zij relevante factoren die van
belang zijn voor de effecten.
Werkzekerheid
Bij werkzekerheid gaat het om de invloed van de WAB op (de kans op) een vast dienstverband. Deze is op
individueel en groepsniveau afhankelijk van de werkgever en de werknemer. Werkzekerheid heeft dus te
maken met de reactie van inleners op de veranderingen enerzijds en anderzijds de mogelijkheden van de
doelgroep om duurzaam inzetbaar te zijn. In dit verband zijn de volgende factoren van betekenis:
•

•

•

•

•

Kosten van inleen. In veel gevallen zijn de kosten voor de inlener toegenomen, maar zoals enkele
respondenten opmerken, geldt dit voor alle flexibele contracten, met uitzondering van zzp. Hoe de
toegenomen kosten van inleen uiteindelijk uitpakken voor de baankansen voor de doelgroep kunnen
de meeste respondenten niet goed inschatten. Wel blijft vanuit de loonkostensubsidie en de subsidie
begeleidingskosten een prikkel bestaan in het voordeel van de doelgroep. Eén en ander is mede
afhankelijk van de geschatte loonwaarde en de feitelijke productiviteit van de betreffende
medewerkers.
De kosten zijn namelijk niet de enige relevante factor. Werkgevers willen ook om maatschappelijke
redenen banen beschikbaar stellen voor de doelgroep, maar zijn terughoudend in het in dienst nemen
van de doelgroep. Voor private werkgevers is “ontzorgen” via inschakeling van een externe
detacheerder voor deze doelgroep een belangrijke reden voor inhuur.
Een groot deel van de doelgroep heeft (blijvend) begeleiding nodig. Daar moet op één of andere manier
in worden voorzien en hiervoor wordt de begeleidingssubsidie benut (door detacheerder en/of inlener
zelf). De subsidie is samen met loonkostensubsidie een belangrijke voorwaarde voor de kansen op werk
op lange termijn.
Wanneer een groter deel van de doelgroep werkzaam wordt binnen het SW-bedrijf op basis van de SWcao en/of binnen de gemeente op basis van de gemeentelijke cao, dan ontstaat er volgens veel
respondenten een risico op insluiting, dat wil zeggen dat men minder snel geneigd zal zijn om over te
stappen naar een reguliere baan bij een externe werkgever, omdat beloning en arbeidsvoorwaarden
daar minder gunstig zijn.
Wanneer een uitzend-cao niet langer kan worden toegepast neemt de mogelijkheid tot het bieden van
tijdelijke contracten af van 5,5 jaar tot 2 of 3 jaar. Het zal van persoon tot persoon en van werkgever tot
werkgever verschillen of dit betekent dat men sneller in vaste dienst van de inlener komt, of de tijdelijke
baan juist sneller dan voorheen wordt beëindigd.

Afgaande op de interviews, dat wil zeggen enerzijds de daarin genoemde voorbeelden en anderzijds de visie
van de respondenten, kunnen we geen harde conclusies formuleren over de effecten van de WAB op de
werkzekerheid voor de doelgroep. Lopende contracten zijn (als gevolg van de WAB) in sommige gevallen
beëindigd, in sommige gevallen versneld omgezet in een vast dienstverband of niet veranderd.
Wat de WAB op termijn betekent voor de werkzekerheid voor de doelgroep is, zoals uit de bespreking van de
relevante achtergrondfactoren blijkt, niet aan te geven. Wanneer de cao Participatiewet van kracht wordt
(inclusief uitzonderingsbepaling), zullen de voorwaarden weer aangepast worden.

48
SEOR

Inkomen en inkomenszekerheid
Bij inkomen gaat het primair om het effect van de WAB op de netto beloning. Voor het inkomen zijn naast de
directe effecten op de beloning en arbeidsvoorwaarden (zie hiervoor) daarom nog van belang:
•
•

Eventuele gevolgen voor toeslagen (huurtoeslag, zorgtoeslag, e.d.)
Of een pensioenvoorziening van toepassing is (na WAB). Deze gaat gepaard met een
werknemersbijdrage, waardoor het nettoloon (inkomen) kan afnemen.

Ook voor inkomen geldt dat er geen algemeen beeld komt uit de interviews en dat de veranderingen positief
of negatief kunnen uitpakken, afhankelijk van de precieze omstandigheden.
Het merendeel van de respondenten meent dat inkomenszekerheid direct samenhangt met werkzekerheid,
dat wil zeggen dat een vast dienstverband meer zekerheid biedt dan een flexibel of tijdelijk contract. Bij
inkomenszekerheid spelen dus dezelfde factoren een rol die we hiervoor hebben besproken.
Invloed COVID-19
Doordat COVID-19 zich vrijwel gelijktijdig met de verandering in regelgeving voordoet, is het voor de
respondenten moeilijk om een eventueel effect van COVID-19 te isoleren binnen de veranderingen die zich in
2020 hebben voorgedaan.
Enkele respondenten geven wel enige indicaties. In grote lijnen is de indruk dat de effecten voor de doelgroep
samenlopen met de effecten in de economie in het algemeen. Dat wil zeggen dat de beschikbare
voorzieningen (NOW) door bedrijven ook zijn benut voor het in dienst houden van mensen uit de doelgroep.
Maar voor enkele specifieke activiteiten, zoals de horeca, heeft COVID-19 een ongunstig effect gehad op de
doelgroep. Daar zijn bijvoorbeeld minder tijdelijke contracten voor de doelgroep beschikbaar gekomen dan in
voorgaande jaren.

49
SEOR

I

DATA

50
SEOR

I

DATA

I.1

TABELLEN ONDERLIGGENDE CIJFERS

Onderstaande tabellen bevatten de onderliggende cijfers (aantallen en percentages) van de figuren 3.1 en 3.2.

Driehoeksrelatie
Jaar
2018

2019

2020

Maand
Januari

Geen baan
121.200

Reguliere
baan
63.515

Totaal
8.711

Uitzend
7.897

Payroll
814

WSW
80.276

Totaal
273.702

Februari

120.464

64.400

8.795

7.946

849

80.043

273.702

Maart

119.409

65.379

9.094

8.219

875

79.820

273.702

April

118.005

66.565

9.539

8.625

914

79.593

273.702

Mei

117.193

67.455

9.818

8.861

957

79.236

273.702

Juni

116.532

68.267

10.151

9.188

963

78.752

273.702

Juli

115.813

68.855

10.712

9.676

1.036

78.322

273.702

Augustus

116.025

69.111

10.682

9.629

1.053

77.884

273.702

September

114.730

70.515

10.968

9.898

1.070

77.489

273.702

Oktober

114.710

70.997

10.914

9.867

1.047

77.081

273.702

November

114.606

71.508

10.924

9.897

1.027

76.664

273.702

December

115.079

71.426

10.884

9.867

1.017

76.313

273.702

Januari

121.749

74.924

10.713

9.671

1.042

75.318

282.704

Februari

121.332

75.569

10.712

9.636

1.076

75.091

282.704

Maart

120.778

76.238

10.784

9.681

1.103

74.904

282.704

April

119.778

77.092

11.156

10.014

1.142

74.678

282.704

Mei

119.081

77.684

11.378

10.231

1.147

74.561

282.704

Juni

118.921

77.995

11.686

10.485

1.201

74.102

282.704

Juli

118.597

78.373

12.000

10.763

1.237

73.734

282.704

Augustus

118.952

78.459

11.962

10.751

1.211

73.331

282.704

September

117.984

79.687

12.125

10.970

1.155

72.908

282.704

Oktober

118.016

80.208

11.992

10.892

1.100

72.488

282.704

November

118.286

80.558

11.748

10.661

1.087

72.112

282.704

December

118.468

81.176

11.240

10.178

1.062

71.820

282.704

Januari

121.060

80.242

11.113

9.677

1.436

71.132

283.547

Februari

121.069

80.889

10.849

9.348

1.501

70.740

283.547

Maart

121.226

81.029

10.867

9.344

1.523

70.425

283.547

April

124.204

79.230

10.134

8.661

1.473

69.979

283.547

Mei

125.271

78.676

9.923

8.446

1.477

69.677

283.547

Juni

125.128

79.044

10.153

8.659

1.494

69.222

283.547

Juli

125.105

79.265

10.356

8.889

1.467

68.821

283.547

Augustus

125.077

79.437

10.634

9.159

1.475

68.399

283.547

September

124.546

80.052

10.906

9.482

1.424

68.043

283.547
51
SEOR

Driehoeksrelatie
Jaar
2018

2019

2020

Maand
Januari

Geen baan
44,3%

Reguliere
baan
23,2%

Februari

44,0%

23,5%

3,21%

2,90%

0,31%

29,2%

100,0%

Maart

43,6%

23,9%

3,32%

3,00%

0,32%

29,2%

100,0%

April

43,1%

24,3%

3,49%

3,15%

0,33%

29,1%

100,0%

Mei

42,8%

24,6%

3,59%

3,24%

0,35%

28,9%

100,0%

Juni

42,6%

24,9%

3,71%

3,36%

0,35%

28,8%

100,0%

Juli

42,3%

25,2%

3,91%

3,54%

0,38%

28,6%

100,0%

Augustus

42,4%

25,3%

3,90%

3,52%

0,38%

28,5%

100,0%

September

41,9%

25,8%

4,01%

3,62%

0,39%

28,3%

100,0%

Oktober

41,9%

25,9%

3,99%

3,61%

0,38%

28,2%

100,0%

November

41,9%

26,1%

3,99%

3,62%

0,38%

28,0%

100,0%

December

42,0%

26,1%

3,98%

3,61%

0,37%

27,9%

100,0%

Januari

43,1%

26,5%

3,79%

3,42%

0,37%

26,6%

100,0%

Februari

42,9%

26,7%

3,79%

3,41%

0,38%

26,6%

100,0%

Maart

42,7%

27,0%

3,81%

3,42%

0,39%

26,5%

100,0%

April

42,4%

27,3%

3,95%

3,54%

0,40%

26,4%

100,0%

Mei

42,1%

27,5%

4,02%

3,62%

0,41%

26,4%

100,0%

Juni

42,1%

27,6%

4,13%

3,71%

0,42%

26,2%

100,0%

Juli

42,0%

27,7%

4,24%

3,81%

0,44%

26,1%

100,0%

Augustus

42,1%

27,8%

4,23%

3,80%

0,43%

25,9%

100,0%

September

41,7%

28,2%

4,29%

3,88%

0,41%

25,8%

100,0%

Oktober

41,7%

28,4%

4,24%

3,85%

0,39%

25,6%

100,0%

November

41,8%

28,5%

4,16%

3,77%

0,38%

25,5%

100,0%

December

41,9%

28,7%

3,98%

3,60%

0,38%

25,4%

100,0%

Januari

42,7%

28,3%

3,92%

3,41%

0,51%

25,1%

100,0%

Februari

42,7%

28,5%

3,83%

3,30%

0,53%

24,9%

100,0%

Maart

42,8%

28,6%

3,83%

3,30%

0,54%

24,8%

100,0%

April

43,8%

27,9%

3,57%

3,05%

0,52%

24,7%

100,0%

Mei

44,2%

27,7%

3,50%

2,98%

0,52%

24,6%

100,0%

Juni

44,1%

27,9%

3,58%

3,05%

0,53%

24,4%

100,0%

Juli

44,1%

28,0%

3,65%

3,13%

0,52%

24,3%

100,0%

Augustus

44,1%

28,0%

3,75%

3,23%

0,52%

24,1%

100,0%

September

43,9%

28,2%

3,85%

3,34%

0,50%

24,0%

100,0%

Totaal
3,18%

Uitzend
2,89%

Payroll
0,30%

WSW
29,3%

Totaal
100,0%

52
SEOR

I.2

REGRESSIERESULTATEN

I.2.1

Brugfunctie naar regulier werk
Totaal

Driehoeksrelatie

Maanden zonder driehoeksrelatie

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

Conjunctuurindicatoren

Corona
dummy

T/m maart
2020

Conjunctuur
indicatoren

Corona dummy

T/m maart
2020

-0,1918***

-0,1918***

-0,1922***

0,3107***

0,3106***

0,2802***

[0,0328]

[0,0328]

[0,0370]

[0,0342]

[0,0342]

[0,0383]

0,0845***

0,0845***

0,1135***

0,0799***

0,0799***

0,1084***

[0,0267]

[0,0267]

[0,0308]

[0,0269]

[0,0269]

[0,0310]

Geslacht (ref = man)
Vrouw

Migratieachtergrond (ref = autochtoon)
Eerste generatie
Tweede generatie

-0,1032**

-0,1032**

-0,0480

-0,1079**

-0,1079**

-0,0486

[0,0436]

[0,0436]

[0,0501]

[0,0440]

[0,0440]

[0,0506]

-0,1841***

-0,1841***

-0,1702***

-0,1916***

-0,1916***

-0,1724***

[0,0335]

[0,0335]

[0,0385]

[0,0338]

[0,0338]

[0,0388]

Type huishouden (ref = eenpersoonshuishouden)
Niet-gehuwd paar zonder
-0,0571
kinderen
[0,0519]

-0,0571

-0,1112*

-0,0659

-0,0660

-0,1173*

[0,0519]

[0,0599]

[0,0524]

[0,0524]

[0,0603]

Gehuwd paar zonder kinderen

-0,0853

-0,0853

-0,1053

-0,0899

-0,0899

-0,1137

[0,0814]

[0,0814]

[0,0919]

[0,0821]

[0,0821]

[0,0924]

Niet-gehuwd paar met kinderen

-0,0925*

-0,0926*

-0,1284**

-0,0999*

-0,1000*

-0,1426**

[0,0542]

[0,0542]

[0,0622]

[0,0547]

[0,0547]

[0,0629]

Gehuwd paar met kinderen
Eenouderhuishouden
Overig huishouden
Institutioneel huishouden

-0,0298

-0,0298

-0,1001**

-0,0291

-0,0292

-0,1026**

[0,0440]

[0,0440]

[0,0511]

[0,0444]

[0,0444]

[0,0516]

-0,0733*

-0,0733*

-0,0960**

-0,0776*

-0,0776*

-0,1029**

[0,0402]

[0,0402]

[0,0462]

[0,0406]

[0,0406]

[0,0467]

-0,2088*

-0,2087*

-0,2149

-0,2087*

-0,2087*

-0,2139

[0,1189]

[0,1189]

[0,1377]

[0,1203]

[0,1203]

[0,1386]

-0,0797

-0,0796

-0,0260

-0,0808

-0,0808

-0,0226

[0,0646]

[0,0646]

[0,0728]

[0,0652]

[0,0652]

[0,0734]

Hoogst behaalde opleiding (ref = laag)
Middelbaar
0,2601***

0,2602***

0,2503***

0,2695***

0,2696***

0,2575***

[0,0287]

[0,0287]

[0,0330]

[0,0290]

[0,0290]

[0,0333]

0,4366***

0,4365***

0,3811***

0,4491***

0,4491***

0,3878***

[0,0523]

[0,0523]

[0,0601]

[0,0529]

[0,0529]

[0,0607]

-0,7825***

-0,7827***

-0,7682***

-0,7903***

-0,7904***

-0,7749***

[0,1074]

[0,1074]

[0,1219]

[0,1075]

[0,1075]

[0,1220]

Doelgroep (ref = nieuw beschut werk)
P-wet
-0,7427***

-0,7425***

-0,7017***

-0,7795***

-0,7794***

-0,7259***

Hoog
Onbekend

[0,0716]

[0,0716]

[0,0850]

[0,0729]

[0,0729]

[0,0860]

Wajong

-0,7679***

-0,7677***

-0,7584***

-0,8041***

-0,8039***

-0,7818***

[0,0693]

[0,0693]

[0,0823]

[0,0705]

[0,0705]

[0,0833]

Wsw

-1,6430***

-1,6426***

-1,5560***

-1,6887***

-1,6883***

-1,5914***

[0,1170]

[0,1170]

[0,1294]

[0,1179]

[0,1179]

[0,1301]

WIW/ID

-0,7089***

-0,7085***

-0,7086**

-0,7573***

-0,7569***

-0,7436***

[0,2459]

[0,2459]

[0,2771]

[0,2487]

[0,2487]

[0,2797]

Vso/pro

-0,4582***

-0,4581***

-0,3960***

-0,4928***

-0,4927***

-0,4222***
53
SEOR

Totaal

Maanden zonder driehoeksrelatie

(1)

(2)

(3)

(4)

Conjunctuurindicatoren

Corona
dummy

T/m maart
2020

Conjunctuur
indicatoren

(5)

(6)

Corona dummy

T/m maart
2020

[0,0726]

[0,0726]

[0,0867]

[0,0739]

[0,0740]

[0,0878]

Praktijkroute

-0,3461***

-0,3459***

-0,2731**

-0,3599***

-0,3597***

-0,2738**

[0,0913]

[0,0913]

[0,1086]

[0,0927]

[0,0927]

[0,1097]

Leeftijd

-0,0207***

-0,0207***

-0,0207***

-0,0203***

-0,0203***

-0,0203***

[0,0019]

[0,0019]

[0,0022]

[0,0019]

[0,0019]

[0,0022]

Percentiel huishoudensinkomen

0,0085***

0,0085***

0,0104***

0,0089***

0,0089***

0,0109***

[0,0006]

[0,0006]

[0,0007]

[0,0006]

[0,0006]

Werkloosheidspercentage

-0,2568***

0,2655***

-0,2701***

[0,0219]

[0,0784]

[0,0220]

[0,0789]

Vacature-indicator

0,2719***

0,4571***

0,2956***

0,4718***

[0,0593]

[0,0308]

[0,0307]
Corona

-0,5364***

Observaties

[0,0595]
-0,5705***

[0,0292]
Constante

[0,0007]
0,2912***

[0,0292]

-41,015***

-38,723***

-63,368***

-44,308***

-41,519***

-67,264***

[2,1034]

[1,7703]

[4,2784]

[2,1200]

[1,7828]

[4,2991]

498.020

498.020

293.331

475.288

475.288

279.368

Noot: Alle modellen zijn geschat met dummy’s voor maand en provincie. De robuuste standaardfouten worden weergegeven tussen
de haakjes.
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

54
SEOR

I.2.2

Margins
treatment
groep = 1
treatment
groep = 0

Difference-in-differences – rest van Nederland
Onafhankelijke variabele: aandeel geen baan
Model 1
Model 2
Model 3
Model 4
0.0030

0.0116***

0.0151***

[0.003]
-0.0080***

[0.003]
0.0059**

[0.004]
0.0087***

[0.003]

[0.003]

-0.0419***
[0.014]
0.0565***

0.0309**
[0.014]
0.0250
[0.015]

WAB = 1
treatment
*WAB
[0.014]
WAB
eerder
treatment
*WAB
eerder
dummy
corona
corona*
treatment
% werk- 0.1350***
loosheid
[0.007]
-0.2437***
indicator
vacatures
[0.010]
Geslacht (ref=man)
0.0251*

Model 5

Onafhankelijke variabele: aandeel driehoeksrelatie
Model 1
Model 2
Model 3
Model 4
Model 5

Onafhankelijke variabele: aandeel reguliere baan
Model 1
Model 2
Model 3
Model 4
Model 5

0.0020

0.0177***

-0.0032

-0.0098***

-0.0089**

-0.0005

0.0050**

0.0034

0.0011

-0.0026

0.0023

-0.0217***

[0.003]
-0.0070***

[0.002]
0.0082***

[0.003]
-0.0432***

[0.003]
-0.0511***

[0.004]
-0.0498***

[0.003]
-0.0458***

[0.002]
-0.0330***

[0.003]
0.0534***

[0.003]
0.0447***

[0.003]
0.0406***

[0.003]
0.0544***

[0.002]
0.0188***

[0.003]

[0.003]

[0.002]

[0.003]

[0.003]

[0.003]

[0.003]

[0.003]

[0.003]

[0.003]

[0.003]

[0.003]

[0.002]

0.0458***
[0.018]
0.0275*

-0.0365***
[0.014]
0.0463***

-0.2273***
[0.015]
0.2101***

-0.2696***
[0.015]
0.2173***

-0.2595***
[0.019]
0.2128***

-0.2409***
[0.015]
0.2381***

0.2911***
[0.015]
-0.2716***

0.2438***
[0.014]
-0.2377***

0.2194***
[0.018]
-0.2346***

0.2964***
[0.015]
-0.2828***

[0.016]

[0.015]

[0.017]

[0.017]

[0.017]

[0.017]

[0.016]

[0.017]

[0.017]

[0.017]

0.0428***

-0.1717***

0.1036***

[0.012]
0.0423***

[0.013]
0.1983***

[0.013]
-0.2297***

[0.014]

[0.016]

[0.016]

0.3344***

-0.2516***

-0.1149***

[0.010]
0.0469***
[0.012]

[0.011]
-0.0109
[0.014]

[0.011]
-0.0509***
[0.013]

0.0251*

0.3345***

0.1351***

0.1412***

-0.1121***

-0.2684***

-0.1124***

-0.1046***

-0.0290***

-0.1089***

-0.0290***

-0.0452***

[0.026]

[0.007]

[0.007]

[0.007]

[0.028]

[0.007]

[0.007]

[0.007]

[0.030]

[0.007]

[0.007]

-0.0760***

-0.2436***

-0.2127***

0.1603***

0.0940***

0.1607***

0.2381***

0.1288***

0.0120

0.1288***

-0.0049

[0.019]

[0.010]

[0.011]

[0.011]

[0.020]

[0.011]

[0.012]

[0.011]

[0.020]

[0.011]

[0.013]

0.0220*

0.0251*
[0.013]

0.0251*
[0.013]

-0.0715***
[0.012]

-0.0715***
[0.012]

-0.0642***
[0.013]

-0.0715***
[0.012]

-0.0714***
[0.012]

0.0435***
[0.013]

0.0435***
[0.013]

0.0406***
[0.014]

0.0435***
[0.013]

0.0434***
[0.013]

0.0274

0.0274

0.1689***

0.1689***

0.1689***

0.1690***

0.1688***

-0.2245***

-0.2245***

-0.2093***

-0.2245***

-0.2245***

[0.017]
0.2098***

[0.017]
0.2098***

[0.017]
-0.0646***

[0.017]
-0.0646***

[0.017]
-0.0443***

[0.017]
-0.0646***

[0.017]
-0.0647***

[0.019]
-0.1829***

[0.019]
-0.1829***

[0.020]
-0.1676***

[0.019]
-0.1829***

[0.019]
-0.1829***

[0.015]

[0.015]

[0.014]

[0.014]

[0.015]

[0.014]

[0.014]

[0.015]

[0.015]

[0.016]

[0.015]

[0.015]

0.0547**

0.0547**

-0.0827***

-0.0827***

-0.0759***

-0.0827***

-0.0826***

0.0152

0.0152

0.0069

0.0152

0.0151

[0.022]
0.2255***

[0.022]
0.2255***

[0.021]
-0.1774***

[0.021]
-0.1774***

[0.021]
-0.2019***

[0.021]
-0.1775***

[0.021]
-0.1775***

[0.022]
-0.0746**

[0.022]
-0.0746**

[0.023]
-0.0791**

[0.022]
-0.0746**

[0.022]
-0.0746**

[0.036]
0.1301***

[0.036]
0.1301***

[0.033]
-0.1072***

[0.033]
-0.1071***

[0.034]
-0.1094***

[0.033]
-0.1072***

[0.033]
-0.1070***

[0.036]
-0.0210

[0.036]
-0.0210

[0.038]
-0.0418*

[0.036]
-0.0210

[0.036]
-0.0210

[0.021]

[0.021]

[0.020]

[0.020]

[0.021]

[0.020]

[0.020]

[0.022]

[0.022]

[0.023]

[0.022]

[0.022]

vrouw
[0.013]
[0.013]
[0.013]
Migratieachtergrond (ref=geen)
0.0274
0.0274
0.0118
1e
generatie
[0.017]
[0.017]
[0.018]
0.2098***
0.2098***
0.1814***
2e
generatie
[0.015]
[0.015]
[0.015]
Type huishouden (ref = eenpersoonshuishouden)
0.0547**
0.0546**
0.0515**
niet
gehuwd
[0.022]
[0.022]
[0.023]
0.2255***
0.2254***
0.2574***
gehuwd
zonder
kind
[0.036]
[0.036]
[0.037]
0.1301***
0.1301***
0.1539***
niet
gehuwd
met kind
[0.021]
[0.021]
[0.022]

55
SEOR

gehuwd
met kind
eenouder

Onafhankelijke variabele: aandeel geen baan
Model 1
Model 2
Model 3
Model 4

Model 5

Onafhankelijke variabele: aandeel driehoeksrelatie
Model 1
Model 2
Model 3
Model 4
Model 5

Onafhankelijke variabele: aandeel reguliere baan
Model 1
Model 2
Model 3
Model 4
Model 5

0.2395***

0.2395***

0.2850***

0.2395***

0.2396***

-0.1554***

-0.1554***

-0.1849***

-0.1555***

-0.1551***

-0.0850***

-0.0850***

-0.0962***

-0.0850***

-0.0852***

[0.017]

[0.017]

[0.017]

[0.017]

[0.017]

[0.016]

[0.016]

[0.017]

[0.016]

[0.016]

[0.018]

[0.018]

[0.019]

[0.018]

[0.018]

0.2120***

0.2119***

0.2344***

0.2120***

0.2120***

-0.1437***

-0.1437***

-0.1596***

-0.1438***

-0.1434***

-0.0810***

-0.0810***

-0.0860***

-0.0810***

-0.0811***

[0.017]
0.1734***
[0.045]
0.0070

[0.017]
0.1734***
[0.045]
0.0071

[0.017]
0.1818***
[0.046]
0.0066

[0.017]
0.1734***
[0.045]
0.0070

[0.017]
0.1735***
[0.045]
0.0070

[0.017]
-0.0815*
[0.042]
-0.1121***

[0.017]
-0.0815*
[0.042]
-0.1121***

[0.017]
-0.0754*
[0.044]
-0.1116***

[0.017]
-0.0815*
[0.042]
-0.1121***

[0.017]
-0.0813*
[0.042]
-0.1121***

[0.018]
-0.0983**
[0.047]
-0.0399

[0.018]
-0.0983**
[0.047]
-0.0399

[0.019]
-0.1141**
[0.048]
-0.0380

[0.018]
-0.0983**
[0.047]
-0.0399

[0.018]
-0.0986**
[0.047]
-0.0401

[0.033]

[0.032]

[0.032]

[0.033]

[0.033]

[0.034]

[0.033]

[0.033]

[0.037]

[0.037]

[0.039]

[0.037]

[0.037]

overig
institutio
neel
[0.032]
[0.032]
Hoogst behaalde opleiding (ref = laag)
midden
hoog
onbekend
leeftijd
percentiel
HH ink.
trend

-0.2059***

-0.2059***

-0.2156***

-0.2060***

-0.2060***

0.0452***

0.0452***

0.0612***

0.0453***

0.0452***

0.1830***

0.1830***

0.1724***

0.1830***

0.1830***

[0.013]
-0.1429***
[0.026]
0.1163***

[0.013]
-0.1429***
[0.026]
0.1163***

[0.013]
-0.1200***
[0.027]
0.0765*

[0.013]
-0.1429***
[0.026]
0.1163***

[0.013]
-0.1429***
[0.026]
0.1163***

[0.012]
-0.0777***
[0.024]
-0.0247

[0.012]
-0.0776***
[0.024]
-0.0247

[0.012]
-0.0426*
[0.025]
0.0038

[0.012]
-0.0777***
[0.024]
-0.0247

[0.012]
-0.0776***
[0.024]
-0.0247

[0.013]
0.2268***
[0.026]
-0.1271***

[0.013]
0.2268***
[0.026]
-0.1271***

[0.013]
0.1679***
[0.027]
-0.1066**

[0.013]
0.2268***
[0.026]
-0.1271***

[0.013]
0.2267***
[0.026]
-0.1269***

[0.039]

[0.039]

[0.040]

[0.039]

[0.039]

[0.039]

[0.039]

[0.039]

[0.039]

[0.039]

[0.047]

[0.047]

[0.048]

[0.047]

[0.047]

-0.0133***
[0.001]
-0.0200***

-0.0133***
[0.001]
-0.0200***

-0.0153***
[0.001]
-0.0205***

-0.0133***
[0.001]
-0.0200***

-0.0133***
[0.001]
-0.0200***

0.0162***
[0.001]
0.0093***

0.0162***
[0.001]
0.0093***

0.0169***
[0.001]
0.0097***

0.0162***
[0.001]
0.0093***

0.0162***
[0.001]
0.0093***

-0.0025***
[0.001]
0.0108***

-0.0025***
[0.001]
0.0108***

-0.0016**
[0.001]
0.0105***

-0.0025***
[0.001]
0.0108***

-0.0025***
[0.001]
0.0108***

[0.000]
-0.0136***
[0.001]
8.8619***

[0.000]
-0.0110***
[0.001]
7.3636***

[0.000]
-0.0005
[0.001]
-1.2012

[0.000]
-0.0136***
[0.001]
8.8499***

[0.000]
-0.0150***
[0.001]
9.7740***

[0.000]
-0.0000
[0.001]
-1.2597**

[0.000]
-0.0010
[0.001]
-0.8934*

[0.000]
-0.0085***
[0.002]
5.4829***

[0.000]
-0.0000
[0.001]
-1.2253**

[0.000]
0.0035***
[0.001]
-3.8197***

[0.000]
0.0164***
[0.001]
-11.942***

[0.000]
0.0133***
[0.001]
-9.8307***

[0.000]
0.0099***
[0.002]
-7.0974***

[0.000]
0.0164***
[0.001]
-11.955***

[0.000]
0.0144***
[0.001]
-10.353***

Constante [0.541]
[0.435]
[1.157]
[0.541]
[0.593]
[0.568]
[0.465]
[1.200]
[0.569]
[0.631]
[0.586]
[0.480]
[1.267]
[0.587]
[0.648]
N
1,935,450
1,935,450
1,583,790
1,935,450
1,935,450
1,935,450
1,935,450
1,583,790
1,935,450
1,935,450
1,935,450
1,935,450
1,583,790
1,935,450
1,935,450
Noot: Alle modellen zijn geschat met dummy’s voor maand, provincie en sector. Model 4 bevat tevens een interactie tussen de maanddummy’s en de treatment groep. De difference-in-difference schatting is te berekenen door
de margins treatment = 1 en treatment = 0 van elkaar af te trekken. De robuuste standaardfouten worden weergegeven tussen de haakjes.
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

56
SEOR

I.2.3

Difference-in-differences – personen in doelgroep zonder driehoeksrelaties
Onafhankelijke variabele: aandeel geen baan
Model 1
Model 2
Model 3

Model 4

0.0307***

0.0285***

0.0208***

[0.0029]
-0.0209***

[0.0029]
-0.0195***

[0.0038]
-0.0262***

[0.0027]

[0.0027]

-0.1113***

-0.1041***

WAB = 1

[0.0146]
0.2616***

treatment*WAB

[0.0153]

Margins
treatment
groep = 1
treatment
groep = 0

Model 5

Onafhankelijke variabele: aandeel reguliere baan
Model 1
Model 2
Model 3

Model 4

Model 5

0.0315***

0.0181***

0.0522***

0.0347***

0.0389***

0.0492***

0.0182***

[0.0029]
-0.0219***

[0.0026]
-0.0229***

[0.0031]
-0.0221***

[0.0031]
-0.0039

[0.0041]
0.0002

[0.0031]
-0.0189***

[0.0028]
-0.0120***

[0.0035]

[0.0028]

[0.0026]

[0.0030]

[0.0030]

[0.0039]

[0.0031]

[0.0028]

-0.1416***

-0.1166***

-0.1113***

-0.0197

0.0009

-0.0953***

[0.0145]
0.2440***

[0.0193]
0.2455***

[0.0149]
0.2708***

[0.0152]
0.3698***

[0.0152]
0.1922***

[0.0201]
0.1940***

[0.0155]
0.3393***

[0.0165]

[0.0166]

[0.0164]

[0.0165]

[0.0175]

[0.0176]

[0.0177]

WAB eerder
treatment*WAB
eerder

-0.1212***

-0.0608***

[0.0139]
0.2106***

[0.0139]
0.1520***

[0.0158]

[0.0171]

0.4442***
[0.0096]
-0.0265**

dummy corona
dummy corona*
treatment

-0.1078***
[0.0100]
-0.2636***

[0.0114]
0.2359***
[0.0065]
-0.1358***

[0.0114]
0.2272***
[0.0288]
-0.1991***

0.2363***
[0.0065]
-0.1357***

0.2318***
[0.0066]
-0.1636***

-0.1203***
[0.0067]
0.0860***

-0.1089***
[0.0304]
0.1056***

-0.1191***
[0.0067]
0.0881***

-0.1263***
[0.0069]
0.0289**

[0.0193]

[0.0096]

[0.0110]

[0.0095]

[0.0191]

[0.0095]

[0.0114]

0.1067***
[0.0143]

0.0978***
[0.0145]

0.1067***
[0.0143]

0.1067***
[0.0143]

-0.0225
[0.0149]

-0.0225
[0.0149]

-0.0267*
[0.0153]

-0.0225
[0.0149]

-0.0226
[0.0149]

0.1160***

0.1159***

0.0973***

0.1160***

0.1160***

-0.1472***

-0.1472***

-0.1294***

-0.1472***

-0.1472***

[0.0191]
0.2508***

[0.0191]
0.2508***

[0.0194]
0.2315***

[0.0191]
0.2508***

[0.0191]
0.2508***

[0.0199]
-0.2296***

[0.0199]
-0.2296***

[0.0204]
-0.2146***

[0.0199]
-0.2296***

[0.0199]
-0.2294***

2e generatie
[0.0163]
[0.0163]
Type huishouden (ref = eenpersoonshuishouden)

[0.0166]

[0.0163]

[0.0163]

[0.0172]

[0.0172]

[0.0177]

[0.0172]

[0.0172]

0.1332***
[0.0243]

0.1332***
[0.0243]

0.1292***
[0.0246]

0.1332***
[0.0243]

0.1332***
[0.0243]

-0.0665***
[0.0247]

-0.0665***
[0.0247]

-0.0646***
[0.0251]

-0.0665***
[0.0247]

-0.0663***
[0.0246]

0.1619***

0.1619***

0.1785***

0.1619***

0.1618***

-0.0717*

-0.0718*

-0.0787*

-0.0718*

-0.0714*

[0.0404]
0.2000***

[0.0404]
0.2000***

[0.0410]
0.2163***

[0.0404]
0.2000***

[0.0404]
0.2002***

[0.0396]
-0.1522***

[0.0396]
-0.1522***

[0.0402]
-0.1618***

[0.0396]
-0.1522***

[0.0396]
-0.1519***

[0.0244]
0.2708***

[0.0244]
0.2707***

[0.0247]
0.3070***

[0.0244]
0.2708***

[0.0244]
0.2710***

[0.0257]
-0.1987***

[0.0257]
-0.1987***

[0.0262]
-0.2233***

[0.0257]
-0.1987***

[0.0256]
-0.1982***

[0.0193]
0.2478***

[0.0193]
0.2477***

[0.0195]
0.2672***

[0.0193]
0.2478***

[0.0193]
0.2480***

[0.0198]
-0.1890***

[0.0198]
-0.1890***

[0.0203]
-0.1997***

[0.0198]
-0.1890***

[0.0198]
-0.1886***

% werkloosheid
indicator
vacatures
[0.0096]
Geslacht (ref=man)

0.1067***

vrouw
[0.0143]
Migratieachtergrond (ref=geen)
1e generatie

niet gehuwd
gehuwd zonder
kind
niet gehuwd
met kind
gehuwd met
kind

57
SEOR

eenouder
overig

Onafhankelijke variabele: aandeel geen baan
Model 1
Model 2
Model 3

Model 4

Model 5

Onafhankelijke variabele: aandeel reguliere baan
Model 1
Model 2
Model 3

Model 4

Model 5

[0.0187]
0.1791***
[0.0505]
-0.2522***
[0.0305]

[0.0187]
0.1790***
[0.0505]
-0.2521***
[0.0305]

[0.0189]
0.2002***
[0.0507]
-0.2701***
[0.0305]

[0.0187]
0.1791***
[0.0505]
-0.2522***
[0.0305]

[0.0187]
0.1793***
[0.0505]
-0.2521***
[0.0305]

[0.0198]
-0.1474***
[0.0521]
0.2019***
[0.0324]

[0.0198]
-0.1474***
[0.0521]
0.2020***
[0.0324]

[0.0203]
-0.1601***
[0.0526]
0.2243***
[0.0329]

[0.0198]
-0.1474***
[0.0521]
0.2019***
[0.0324]

[0.0198]
-0.1467***
[0.0520]
0.2017***
[0.0324]

-0.1148***

-0.1147***

-0.1122***

-0.1148***

-0.1147***

0.1100***

0.1100***

0.1067***

0.1100***

0.1098***

[0.0141]
-0.1458***
[0.0291]

[0.0141]
-0.1457***
[0.0291]

[0.0143]
-0.1141***
[0.0294]

[0.0141]
-0.1458***
[0.0291]

[0.0141]
-0.1457***
[0.0291]

[0.0141]
0.1307***
[0.0287]

[0.0141]
0.1307***
[0.0287]

[0.0145]
0.0895***
[0.0293]

[0.0141]
0.1307***
[0.0287]

[0.0141]
0.1305***
[0.0287]

0.1759***

0.1758***

0.1948***

0.1759***

0.1759***

-0.1442***

-0.1442***

-0.1607***

-0.1442***

-0.1446***

[0.0417]

[0.0417]

[0.0418]

[0.0417]

[0.0453]

[0.0453]

[0.0459]

[0.0453]

[0.0452]

institutioneel
Hoogst behaalde opleiding (ref = laag)
midden
hoog

onbekend
[0.0417]
Doelgroep (ref = nieuw beschut werk)
P-wet
0.2953***
Wajong
WIW/ID
Vso-Pro
Praktijkroute

leeftijd
Percentiel HH
inkomen
trend

0.2953***

0.1470***

0.2953***

0.2953***

0.0538

0.0539

0.1104***

0.0538

0.0555

[0.0361]

[0.0361]

[0.0366]

[0.0361]

[0.0361]

[0.0372]

[0.0372]

[0.0383]

[0.0372]

[0.0372]

0.2471***

0.2471***

0.0850**

0.2471***

0.2471***

0.1459***

0.1460***

0.2093***

0.1460***

0.1474***

[0.0360]

[0.0360]

[0.0365]

[0.0360]

[0.0360]

[0.0370]

[0.0370]

[0.0381]

[0.0370]

[0.0370]

0.2686**

0.2686**

0.0955

0.2686**

0.2687**

0.1111

0.1112

0.1661

0.1111

0.1128

[0.1360]

[0.1360]

[0.1356]

[0.1360]

[0.1359]

[0.1293]

[0.1293]

[0.1285]

[0.1293]

[0.1291]

0.0384

0.0384

-0.0989***

0.0384

0.0385

0.3067***

0.3068***

0.3674***

0.3068***

0.3077***

[0.0374]

[0.0374]

[0.0379]

[0.0374]

[0.0374]

[0.0384]

[0.0384]

[0.0396]

[0.0384]

[0.0384]

-0.3528***

-0.3527***

-0.5250***

-0.3528***

-0.3526***

0.4544***

0.4545***

0.5466***

0.4545***

0.4548***

[0.0407]

[0.0407]

[0.0412]

[0.0407]

[0.0406]

[0.0406]

[0.0406]

[0.0418]

[0.0406]

[0.0406]

-0.0148***

-0.0148***

-0.0150***

-0.0148***

-0.0148***

0.0080***

0.0080***

0.0080***

0.0080***

0.0080***

[0.0008]

[0.0008]

[0.0008]

[0.0008]

[0.0008]

[0.0008]

[0.0008]

[0.0008]

[0.0008]

[0.0008]

-0.0228***

-0.0228***

-0.0236***

-0.0228***

-0.0228***

0.0166***

0.0166***

0.0168***

0.0166***

0.0166***

[0.0003]
-0.0003***
[0.0000]
5.7149***
[0.5572]

[0.0003]
-0.0005***
[0.0000]
9.6410***
[0.4853]

[0.0004]
-0.0004***
[0.0001]
7.7514***
[1.2006]

[0.0003]
-0.0003***
[0.0000]
5.6730***
[0.5570]

[0.0003]
-0.0003***
[0.0000]
5.9451***
[0.6246]

[0.0003]
0.0004***
[0.0000]
-7.7090***
[0.5861]

[0.0003]
0.0005***
[0.0000]
-9.2650***
[0.5408]

[0.0003]
0.0004***
[0.0001]
-8.6285***
[1.2335]

[0.0003]
0.0004***
[0.0000]
-7.7426***
[0.5887]

[0.0003]
0.0004***
[0.0000]
-6.6538***
[0.6657]

Constante
N
1,750,524
1,750,524
1,424,676
1,750,524
1,750,524
1,750,524
1,750,524
1,424,676
1,750,524
1,750,524
Noot: Alle modellen zijn geschat met dummy’s voor maand, provincie en sector. Model 4 bevat tevens een interactie tussen de maanddummy’s en de treatment groep. De difference-in-difference schatting is te berekenen door
de margins treatment = 1 en treatment = 0 van elkaar af te trekken. De robuuste standaardfouten worden weergegeven tussen de haakjes.
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

58
SEOR

II

ONDERZOEKSMETHODEN

59
SEOR

II

ONDERZOEKSMETHODEN

II.1

SEQUENTIE- EN CLUSTERANALYSE

Sequentie- en clusteranalyse zijn kwantitatieve methodes om patronen te herkennen in een grote hoeveelheid
aan data, en deze vervolgens in te delen in herkenbare groepen. Figuur II.1 geeft de werking van deze twee
analyses schematisch weer. In een sequentieanalyse wordt er allereerst een set aan verschillende statussen
gedefinieerd, in ons geval de arbeidsmarkt statussen: geen werk, payroll, uitzend, regulier werk. Voor elke
persoon in het bestand wordt een individuele sequentie bepaald, oftewel een volgorde van statussen. Dit kan
bijvoorbeeld zijn dat iemand in de eerste maand geen werk heeft, vervolgens een uitzendbaan en daarna
regulier werk.
Figuur II.1

Sequentie- en clusteranalyse

De individuele sequenties worden vervolgens in cluster ingedeeld met behulp van een clusteranalyse. De
indeling gebeurt op zodanige manier dat de verschillen tussen de sequenties binnen een cluster zo gering
mogelijk zijn, en dat de verschillen tussen de sequenties tussen de clusters zo groot mogelijk zijn. Zodoende
ontstaan er groepen die dezelfde patronen hebben doorlopen. Hiervoor gebruiken we hiërarchische clustering
en specifiek de Ward methode. Bij hiërarchische clustering wordt er vanuit elke individueel sequentie steeds
gekeken wat de meest vergelijkbare sequentie is om die met elkaar te combineren. Om echter te bepalen wat
de afstand is tussen verschillende sequenties, is een specifieke methode nodig. Wij maken in deze analyse
gebruik van de Ward methode.
60
SEOR

De Ward methode bepaald de afstand tussen twee clusters door te kijken naar de toename in de som van de
kwadraten wanneer we de twee clusters samenvoegen. Formeel ziet de Ward methode er als volgt uit:
𝑛𝐴 𝑛𝐵
‖𝑚
∆(𝐴, 𝐵) =
⃗⃗⃗⃗⃗𝐴 − ⃗⃗⃗⃗⃗⃗
𝑚𝐵 ‖
𝑛𝐴 + 𝑛𝐵
Waarbij ⃗⃗⃗⃗⃗
𝑚𝐴 het centrum van cluster A is, en 𝑛𝐴 het aantal punten in cluster A. ∆ staat voor de zogenaamde
‘kosten van het samenvoegen’ van cluster A en B. Ward’s methode probeert deze ‘kosten van het
samenvoegen’ zo klein mogelijk te houden. Wanneer de centra van twee clusters ver uit elkaar liggen, is het
minder waarschijnlijk dat de clusters samengevoegd zullen worden, omdat de kosten daarvan hoog zijn.
Verder is het zo dat hoe meer punten er in beide clusters zitten, hoe minder waarschijnlijk het is dat de clusters
samengevoegd zullen worden omdat de kosten daarvan hoog zijn.
Een uitgebreide beschrijving van de sequentieanalyse is te vinden in Gabadinho et al. (2011). Ward’s methode
wordt uitgebreid behandeld in onder andere Murtagh & Legendre (2014).

II.2

DIFFERENCE-IN-DIFFERENCE ANALYSE

De difference-in-differences methode wordt gebruikt om te controleren voor onmeetbare factoren. Hiervoor
vergelijkt het de verschillen voor en na een interventie bij de treatment groep (de groep waarop het
programma van toepassing was) met de verschillen voor en na de interventie bij de controle groep (een groep
waarop de interventie niet van toepassing was). Door deze verschillen te combineren, kunnen we zowel
controleren voor constante factoren als voor factoren die variëren over de tijd.
Het verschil in uitkomsten voor en na de WAB controleert voor factoren die constant zijn binnen een groep.
We kunnen er echter niet zeker van zijn dat het gevonden verschil de effecten van de WAB meet: mogelijk
hebben er in dezelfde periode ook andere veranderingen plaatsgevonden, die van invloed zijn op de
uitkomsten. Om te controleren voor dergelijke veranderingen, maken we gebruik van een counterfactual: de
veranderingen gedurende dezelfde periode in een groep die niet met de WAB te maken heeft gehad. Hierbij
is het van belang dat deze groep (de controle groep) een accurate weergave geeft van wat er zou zijn gebeurd
met de treatment groep als zij de WAB niet hadden gehad.
Onderstaande figuur illustreert de difference-in-differences methode. De donkerblauwe lijn stelt de treatment
groep voor, de lichtblauwe lijn de controle groep. In het onderhavige onderzoek bestaat de treatment groep
uit mensen in de doelgroep, die vanaf 2020 (t = 0) te maken hebben gekregen met de WAB en die hebben
gewerkt in een driehoeksrelatie. De controle groepen worden gevormd door personen in de doelgroep die
niet hebben gewerkt in een driehoeksrelatie en personen niet in de doelgroep. De gestippelde lijn is de
counterfactual. Het verschil tussen de counterfactual en de waarneming van de treatmentgroep is het
uiteindelijke effect van de invoering van de WAB. Zie voor een uitgebreide beschrijving bijvoorbeeld Gertler et
al (2011).

geschat effect

t=0

61
SEOR

LITERATUURLIJST

Cedris (a), Arbeidsvoorwaardelijke modellen bij detachering onder de Participatiewet, brochure, Cedris,
Utrecht.
Cedris (b) WAB voor SW-bedrijven. Gevolgen van de WAB, Cedris, Utrecht.
Cedris (c) WAB voor SW-bedrijven. Aanvullende notitie, Cedris, Utrecht.
Gabadinho, A., Ritschard, G., Muller, N.S., & Studer, M. (2011). “Analyzing and Visualizing State Sequences in
R with TraMineR.” Journal of Statistical Software, 40(4), 1-37.
Gertler, P.J., Martinez, S., Premand, P., Rawlings, L.B., & Vermeersch, C.M. (2011). Impact evaluation in
practice. World Bank Publications.
Jellinghaus, S.F.H., van dern Eijnden, C.P., Maessen, K.M.J.R., & Schwartz, D. (2020). Wet arbeidsmarkt in
Balans, Tekst & Toelichting. Berghauser Pont Publishing.
Murtagh, F., & Legendre, P. (2014). “Ward’s Hierarchical Agglomerative Clustering Method: Which Algorithms
Implement Ward’s Criterion?” Journal of Classification, 31, 274–295.
Relevante cao’s, ABU, NBBU, gemeente, SW.
Relevante wetten, WAB, Waadi, WAS.
Smit, A. & Scheeren, J., van den Berg D., en Jettinghoff, K. (2018). Dienstverbanden en arbeidsvoorwaarden
doelgroep Participatiewet. CAOP, Den Haag.

62
SEOR

Dit rapport doet verslag van onderzoek dat is uitgevoerd in opdracht van het ministerie
van SZW.

De verantwoordelijkheid voor de inhoud berust bij SEOR BV. Het gebruik van het
materiaal in dit rapport is toegestaan, mits de bron duidelijk wordt vermeld.
Vermenigvuldiging en/of openbaarmaking in welke vorm dan ook is uitsluitend
toegestaan na schriftelijke toestemming van SEOR BV.

Het onderzoek is uitgevoerd door SEOR BV en AukjeSmit.

Dit rapport is een uitgave van SEOR BV - Marconistraat 16, 3029 AK Rotterdam
In opdracht van het ministerie van SZW
www.seor.nl